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题名基于残差双通道注意力U-Net的古代壁画病害检测
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作者
赵辉荣
余映
陈安
倪雪莹
王信超
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机构
云南大学信息学院
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出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
北大核心
2025年第6期1040-1052,共13页
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基金
国家自然科学基金(62166048,61263048)
云南省应用基础研究计划(2018FB102)
+1 种基金
云南大学研究生实践创新项目(ZC-22222775)
云南大学中青年骨干教师培养计划(XT412003)。
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文摘
针对现有的古代壁画病害检测方法难以准确地检测壁画病害区域的问题,提出一种基于残差双通道注意力U-Net的古代壁画病害检测模型.首先设计残差双通道模块代替U-Net中的编码器和解码器,构建具有多分辨率分析能力的网络检测复杂背景中不同尺度的壁画病害区域;然后加入多尺度注意力门融合高层和低层的互补特征,使网络能突出壁画病害区域的显著特征;最后设计混合域注意力模块抑制壁画背景信息的干扰,进一步准确地定位壁画病害区域;此外,采用多阶段损失相加的方式提高网络模型的性能.实验结果表明,在敦煌莫高窟壁画数据集和云南少数民族壁画数据集上,所提模型的检测结果在视觉感受方面优于其他对比方法,在F-score指标上分别达到了0.807 7和0.728 9,均高于其他对比方法.
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关键词
古代壁画病害检测
U-Net
残差双通道
多尺度注意力门
混合域注意力
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Keywords
ancient mural disease detection
U-Net
residual dual channel
multi-scale attention gate
mixed domain attention
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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