[发明专利]一种用于中国画分类的端到端的多任务特征融合方法有效
| 申请号： | 202010188883.9 | 申请日： | 2020-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN111488915B | 公开（公告）日： | 2023-04-11 |
| 发明（设计）人： | 孙美君;王晓玉 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V10/764 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于中国画分类的端到端的多任务特征融合方法，所述方法包括：构建一个多任务特征融合网络模型，该模型由顶层RGB图像特征学习和底层笔触特征学习两个分支组成，两个分支均以稠密连接网络作为骨干网络；顶层RGB图像特征学习分支以国画的原始图像作为输入，底层笔触特征学习分支以灰度共生矩阵的特征图作为输入，均已端到端的方式学习不同的模态特征；选择多核学习SVM作为最终分类器。本发明解决了中国画分类缺乏大量多样的培训数据，容易出现信息丢失和泛化能力差的问题，且从图像中提取特征需要更多的专业知识。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 中国画 分类 端到端 任务 特征 融合 方法 | ||
【主权项】：
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