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本发明公开了基于多任务特征融合模型的中国水墨画分类系统,包括原始图像高级语义特征学习任务分支和笔触信息特征学习任务分支,所述原始图像高级语义特征学习任务分支和所述笔触信息特征学习任务分支都将DenseNet网络作为特征学习的主干网络,之后进行特征信息融合及分类。本发明专利从水墨画语义和艺术风格特征空间层面出发,探讨了如何充分利用从水墨画图像中提取的笔触信息特征和高级语义特征进行分类工作,实现更好的分类性能,能够获得更好的图像分类结果。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113361634 A
(43)申请公布日 2021.09.07
(21)申请号 202110736875.8
(22)申请日 2021.06.30
(71)申请人 常州工学院
地址 2
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