1. 毕业设计（论文）主要目标：
随着电商的发展，越来越多的售卖服饰商家开始在电商平台发展，然而随着服饰种类和数量的增加，人工标注衣服服饰的时间成本越来越高，因此智能化自动提取服饰信息显得越来越重要，而服饰关键点定位是智能化提取服饰信息的基础，针对FashionAI关键点数据实验表明，Mask-RCNN可以有效的进行服饰分类和关键点定位。因此本文结合深度学习的知识使用Mask R-CNN对服饰图片进行分类和关键点定位，可以有效的提取服饰图片中的特征信息。此次任务为对服饰的关键点进行精确定位。
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2. 毕业设计（论文）主要内容：
使用机器分析服饰容易受到尺度和形变的影响，比如拍摄的距离角度、服饰摆放方式、模特姿势等等。
因此人体姿态估计成为关键点，通过Mask R-CNN技术对图片进行分割定位。
整体的方法是一个传统的自顶向下的处理流程，即先在图片中检测到人体，再做一个单人的人体姿态估计。
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3. 主要参考文献
[1] K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Spatial pyramid pooling in deep convolutionalnetworks for visual recognition,” in European Conference onComputer Vision (ECCV), 2014.
[2] R. Girshick, “Fast R-CNN,” in IEEE International Conferenceon Computer Vision (ICCV), 2015
[3] R. Girshick. Fast R-CNN. In ICCV, 2015.
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