基于改进ShuffleNet v1的服装图像分类算法

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摘要：针对服装图像分类模型体积较大，缺少细分类的问题，提出基于改进ShuffleNet v1的服装图像分类算法。该算法以ShuffleNet v1为基础，通过优化模块的堆叠次数和网络层通道数来降低模型的计算量，满足算法的实时性要求；嵌入通道和空间注意力模块，使得模型关注重要的特征信息，抑制无用的特征信息；设计非对称多尺度特征融合模块，加强模型的特征提取能力。（剩余19556字）

试读结束

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