阿里天池FashionAI服装属性标签识别Top1%方案分享

本文分享了阿里天池FashionAI比赛中获得第11名的团队方案,他们采用多任务学习策略,利用深度CNN网络进行服装属性识别。通过改进版的多任务训练、数据增广等方法,提升了模型性能。未来计划公开源码并分享TensorFlow的相关知识。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

前言

上周六刚刚结束FashionAI2018服装属性标签识别的复赛,比赛竞争十分激烈。比赛总共报名近3000支队伍,经过3个月的比拼,我们队伍最终获得了第11名的成绩。虽然离第十名只有一步之遥,但是我不遗憾,毕竟这是我第一次参加天池比赛,对于这个结果我感觉对得起自己三个月的辛苦。

#干货
首先源码网址:https://github.com/KaiJin1995/fashionAI2018/tree/master

下面从以前几点来讲解该比赛及方案

  • FashionAI比赛内容
  • FashionAI比赛方案
  • 未来计划
  • 源码分享
比赛内容

该比赛是对服装不同属性进行识别,服装的属性包含:coat length 、collar design、neck design、neckline design、pant length、lapel design、skirt length、sleeve length,每种服装属性包含若干类别,我们需要做的是识别服装的每个属性的不同类别。具体类别请参考下图,该比赛只涉及到了脖领设计、领子设计、翻领设计、颈线设计、袖长、衣长、裙长、裤长八个属性,每个属性都有自己的分类。该比赛需要我们分别对每个属性设计分类器,对每个属性单独分类,最终评价分类器每个属性识别准确率好坏。

图1

详情请参考阿里天池-服装属性标签识别
任务的定义很直白,简而言之是分类任务。

比赛方案

首先这是比赛的总体框图
这里写图片描述

总体来说有五大部分:

  1. 改进版多任务训练
  2. Mask RCNN 和CPN的应用
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