一种基于深度学习的民族服饰图案语义分割方法及系统

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一种基于深度学习的民族服饰图案语义分割方法及系统
申请号:CN202411439564
申请日期:2024-10-15
公开号:CN119516184A
公开日期:2025-02-25
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于深度学习的民族服饰图案语义分割方法,属于深度学习领域。包括:构建民族服饰图案数据集;针对民族服饰图像具有丰富的纹理、色彩和样式的特点,实施了一系列预处理操作,以优化图像质量,减少噪声干扰,增强数据多样性;针对民族服饰图像具有丰富的纹理,利用卷积神经网络CNN对图像和边缘图像进行特征提取和融合;利用注意力网络对图像进行特征提取以及自适应特征融合,对获得的特征在网络的上采样模块中进行特征融合;利用融合特征图像构建和训练模型,利用完成训练的模型对民族服饰图案进行分割。本发明有效缓解了对于民族服饰图案语义分割中纹理细节易丢失,图案形状轮廓分割不准确等问题。
技术关键词
民族服饰 语义分割方法 注意力机制 卷积神经网络提取 图案 融合特征 图像语义分割 采样模块 图片 特征提取模块 语义分割系统 数据 边缘检测算法 图像采集设备 纹理