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FashionAI Clothes Attribute Recognition
Branch: master
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Latest commit 388ef1d Jun 26, 2018
Permalink
Type Name Latest commit message Commit time
Failed to load latest commit information.
data submit the code Jun 26, 2018
deployV4 submit the code Jun 26, 2018
include/caffe submit the code Jun 26, 2018
solver
src submit the code Jun 26, 2018
tools submit the code Jun 26, 2018
train submit the code Jun 26, 2018
.gitignore
LICENSE Initial commit Jun 15, 2018
README.md update README.md Jun 26, 2018
test.py submit the code Jun 26, 2018
training.sh submit the code Jun 26, 2018

README.md

FashionAI2018 服装属性标签识别

环境

caffe+keras
python 2.7
numpy 1.14.2
opencv 3.4.0
cuda9.0
cudnn 7.0

文件说明:

caffe部分

使用InceptionV4举例,该网络在复赛中可以实现94.11的准确率。

  1. 训练网络使用training.sh

修改相应的路径,即Log、TOOLS、-weights后面的路径,其中,Inception-V4的pretrain-model请到caffe-model下载 。
使用方法bash training.sh [solver][Class][GPU]。
solver : solver文件路径,本代码中存放于solver文件夹
class: 类别名,用来命名log日志文件,即neck,collar...
GPU : GPU的型号,如0,1,2
2. caffe源码处理

caffe,并用文件中的src和include文件夹替换caffe中的src和include。src和include主要修改图片预处理部分,并开始支持多label输入。
3. 训练网络的solver文件夹

修改net:后面的路径,替换为相应的根目录。修改snapshot_prefix路径。
4. train文件夹

即相应的网络结构,修改训练文件的路径,在data/train/中
5. deployV4文件夹

测试用的网络结构。
6. test.py

12-crop测试使用的程序。修改里面对应的路径即可。修改好路径可以直接python test.py运行
7. tools文件夹

初赛和复赛使用的一些小程序,里面包含复赛使用的双模型融合程序,以及初赛使用的多模型融合程序,以及相应的多属性标签的制作程序。

:由于有8个属性,如果使用多任务训练,则拥有8个训练标签,不属于当前图片的label置-1,属于当前label的从0开始计数,具体请参考data/train/中的txt

Keras部分:

请参考培文大佬源码:
Keras代码
直接可用,效果低于InceptionV4,不过也不错。

检测部分:

切割的大图部分请参考MaskRCNN代码
小图请参考CPN代码

You can’t perform that action at this time.