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申请/专利权人：华南师范大学
摘要：本发明涉及一种素描图片评价方法及装置。本发明所述的一种素描图片评价方法包括：构建素描图片评价模型，其中，所述素描图片评价模型包括顺次连接的多个残差块、特征融合层、第一全连接层、第二全连接层和分类层；收集素描图片作品及对应的评价，构建训练数据集；使用所述训练数据集对所述素描图片评价模型进行深度学习训练，得到训练好的素描图片评价模型；将待评价的素描图片输入所述训练好的素描图片评价模型，得到所述素描图片的评价结果。本发明所述的的一种素描图片评价方法具有判断过程无需人工的参与，对素描图片的分类评价结果更为准确的优点。与前述方法相对应，本发明还提供一种素描图片评价装置。
主权项：1.一种素描图片评价方法，其特征在于，包括以下步骤：构建素描图片评价模型，其中，所述素描图片评价模型包括顺次连接的4个残差块、特征融合层、第一全连接层、第二全连接层和分类层；收集素描图片作品及对应的评价，构建训练数据集；使用所述训练数据集对所述素描图片评价模型进行深度学习训练，得到训练好的素描图片评价模型；将待评价的素描图片输入所述训练好的素描图片评价模型，得到所述素描图片的评价结果；其中，将待评价的素描图片输入所述训练好的素描图片评价模型，得到所述素描图片的评价结果，包括：将待评价的素描图片顺次输入4个残差块，使得所述4个残差块顺次对素描图片进行卷积提取特征；抽取第二残差块提取得到的第二特征，使用卷积核将所述第二特征的维度和大小变化为和第四残差块提取得到的第四特征相同，将第四特征和变化后的第二特征输入所述特征融合层进行拼接，得到融合特征；将所述融合特征顺次输入第一全连接层、第二全连接层和分类层，得到素描图片的评价结果；其中，所述特征融合层获取融合特征的公式为： 式中，表示融合特征；，，…，和，，…，分别表示网络模型第二残差块和第四残差块提取得到的卷积图，、…表示卷积核，表示卷积操作；表示下标，c1表示第二残差块卷积特征图数，c2表示第四残差块卷积特征图数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南师范大学 一种素描图片评价方法及装置
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