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2024年4月18日发(作者：对象不支持fancybox)

基于改进Transformer的布料材质识别方法研究

基于改进Transformer的布料材质识别方法研究

摘要：随着人工智能技术的不断发展，布料材质识别在纺

织品行业和服装设计领域中具有重要的应用价值。传统的布料

材质识别方法主要依赖于特征提取和分类算法，存在着特征表

达不充分、分类准确性不高等问题。因此，本文提出了一种基

于改进Transformer的布料材质识别方法，通过引入自注意力

机制和卷积神经网络，来提高识别准确性和性能。

1. 引言

布料材质识别技术在纺织品行业和服装设计领域中具有重要意

义。通过对布料材质的识别，可以实现自动分类、智能辅助设

计和质量控制等应用，提高生产效率和产品质量。然而，传统

的布料材质识别方法存在着特征表达不充分、分类准确性不高

等问题。因此，需要研究一种新的方法来提升布料材质识别的

性能。

2. 相关工作

2.1 传统的布料材质识别方法

传统的布料材质识别方法主要分为两个步骤：特征提取和分类

算法。特征提取通常使用手工设计的特征提取器，如灰度共生

矩阵、局部二值模式等。然后，使用分类算法进行分类，如最

近邻算法、支持向量机等。然而，这些方法依赖于人工设计的

特征提取器，特征表达不充分，限制了识别准确性。

2.2 Transformer模型

Transformer模型是一种基于注意力机制的神经网络模型，用

于自然语言处理任务。该模型由多个注意力机制和全连接层组

成，能够有效地捕捉序列之间的依赖关系。近年来，

Transformer模型在计算机视觉领域的应用也逐渐受到关注。

3. 方法提出

为了提高布料材质识别的性能，本文提出了一种基于改进

Transformer的方法。具体而言，主要包括自注意力机制和卷

积神经网络的引入。

3.1 自注意力机制

自注意力机制是Transformer模型中的核心组件之一。它能够

对序列中的每个元素（布料材质的特征）进行加权，从而捕捉

到元素之间的相关性。在布料材质识别任务中，我们将每个元

素的特征表示为一个向量，通过自注意力机制计算它与其他元

素之间的相似度，然后将相似度作为权重对特征进行加权。通

过引入自注意力机制，可以有效地提取布料材质的全局上下文

信息。

3.2 卷积神经网络

卷积神经网络（CNN）是一种常用的图像处理网络，能够提取

图像中的局部特征。在布料材质识别中，可以使用卷积神经网

络来提取图像中的纹理特征。具体而言，将布料图像作为输入，

通过多层卷积和池化操作提取图像的特征表示。然后，将得到

的特征表示与自注意力机制得到的特征进行融合，得到最终的

布料材质识别结果。

4. 实验与结果分析

本文在一个包含多个布料材质类别的数据集上进行了实验。实

验结果表明，基于改进Transformer的布料材质识别方法相比

传统方法具有更高的识别准确性和性能。通过引入自注意力机

制和卷积神经网络，能够捕捉布料材质的全局上下文信息和局

部纹理特征，提高了识别的准确性。

5. 结论

本文提出了一种基于改进Transformer的布料材质识别方法，

通过引入自注意力机制和卷积神经网络，提高了布料材质识别

的准确性和性能。实验结果表明，该方法在布料材质识别任务

中具有较好的效果。未来，可以进一步优化该方法，探索更好

的特征表示和更有效的模型结构，提升布料材质识别的性能

本文提出了一种基于改进Transformer的布料材质识别方

法，通过引入自注意力机制和卷积神经网络，提高了布料材质

识别的准确性和性能。实验结果表明，该方法在布料材质识别

任务中具有较好的效果。通过自注意力机制，能够有效地提取

布料材质的全局上下文信息，而卷积神经网络则能提取图像中

的局部纹理特征。将两者进行融合，可以得到更准确的布料材

质识别结果。未来的研究可以进一步优化该方法，探索更好的

特征表示和更有效的模型结构，以提升布料材质识别的性能


本文标签： 布料 材质 识别

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