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基于深度学习的丝绸文物纹样识别应用OACSTPCD

Application of silk cultural relic pattern recognition based on deep learning

中文摘要

为对数字化文物进行快速自动分类,提高藏品数字化进程,加快数字博物馆的构建,文章利用深度学习对丝绸文物的纹样进行自动识别.依据实物纹样的分类方法,建立了包含花卉纹、飞鸟纹、"卐"字纹、云纹四类纹样的样本库.利用VGGNet、ResNet、MobileNet实现对纹样的分类,结合Faster R-CNN、YOLOv5、SSD目标检测算法实现对纹样的识别与定位.实验结果表明,MobileNet对丝绸纹样分类的mAP达到 83.51%;在目标检测算法中Y…查看全部>>

孙选铭;苏淼

浙江理工大学 纺织科学与工程学院(国际丝绸学院),杭州 310018国际丝绸与丝绸之路研究中心,杭州310018

轻工业

丝绸文物深度学习数字博物馆目标检测神经网络自动分类

silk cultural relicsdeep learningdigital museumtarget detectionneural networkautomatic classifi-cation

《丝绸》 2023 (8)

1-10,10

国家重点研发计划课题项目(2019YFC1521301)浙江省文物保护专项项目(2021016)浙江理工大学科研启动基金项目(20202214-Y)

10.3969/j.issn.1001-7003.2023.08.001

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