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题名基于RSKP-UNet模型的苗族服饰图案分割研究
被引量：5
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作者
张博源
黄成泉
王琴
万林江
周丽华
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机构
贵州民族大学数据科学与信息工程学院
贵州民族大学工程技术人才实践训练中心
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出处
《丝绸》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期119-125,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(62062024)
贵州省省级科技计划项目(黔科合基础-ZK[2021]一般342)。
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文摘
为保护苗族服饰文化的传承,以及增加对苗族文化的研究为目的,文章以苗族服饰图案分割为研究内容,提出了一种基于RSKP-UNet(Residual Selective-Kernel Parallel U-Net)模型的苗族服饰图案分割算法。算法在U-Net模型的编码器部分加入Residual模块以提升模型的特征提取能力,在解码器部分嵌入SKNet模块和ParNet模块以增强模型的特征表达能力。通过引入的Lovász-hinge损失函数有效地解决了苗族服饰图案存在的样本类别不均衡的问题,实验结果还表明Lovász-hinge损失函数在各项分割指标上均优于最常用的BCE损失函数。文章提出的RSKP-UNet分割模型在该损失函数下进行训练,并与4种经典的深度学习分割模型进行分割性能对比,RSKP-UNet模型在各项分割指标上好于其他模型,相比于基准模型U-Net,在Dice系数、IoU、精确率、召回率及准确度等指标上分别提升了6.98%、11.07%、2.89%、6.75%及3.92%,可为苗族服饰图案分割研究提供有效可行的办法。
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关键词
苗族服饰
图案分割
注意力
样本类别不均衡
U-Net模型
深度学习
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Keywords
Miao costume
pattern segmentation
attention
sample class imbalance
U-Net model
deep learning
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分类号
TS941.2
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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