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基于可变形卷积与深度网络的手绘草图检索方法

摘要

本发明属于计算机视觉与深度学习领域,具体公开了一种基于可变形卷积与深度网络的手绘草图检索方法,该方法包括如下步骤:S1、获取手绘草图与自然彩图数据库S2、将自然彩图通过边缘检测算法转换成边缘图S3、通过形态学操作对手绘草图和边缘图进行预处理S4、训练基于可变形卷积的深度网络S5、使用训练好的深度网络分别提取手绘草图与自然图像边缘图的深度特征S6、计算特征之间的相似度并返回检索结果。本发明方法的有益效果是:在传统神经网络中融入可变形卷积,能够打破标准卷积在手绘草图上的限制,提高网络对手绘图像提取特征的鲁棒性,减少特征冗余。本发明提出的网络结构能够大大提高手绘草图的检索精度。

著录项

  • 公开/公告号CN109299303A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-02-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国石油大学(华东);

    申请/专利号CN201811222402.0

  • 发明设计人 刘玉杰;王文超;于邓;李冠林;

    申请日2018-10-19

  • 分类号

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号

  • 入库时间 2024-02-19 07:11:44

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-03-26

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/53 申请日:20181019

    实质审查的生效

  • 2019-02-01

    公开

    公开

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