计算机软件及计算机应用 美术书法雕塑与摄影 基于图像模态迁移与集成的中国陶瓷派系识别模型构建研究 标题: 基于图像模态迁移与集成的中国陶瓷派系识别模型构建研究作者: 石斌,王昊,邓三鸿第一作者: 石斌机构: 南京大学信息管理学院,江苏省数据工程与知识服务重点实验室期刊: 数据分析与知识发现发表日期: 2023-02-14论文摘要: 【目的】构建中国陶瓷图像派系识别模型，实现对陶瓷图像派系的自动分类和识别，为陶瓷文化研究和数字化保护提供技术支撑。【方法】采用“端到端范式”构建模型，将迁移学习、集成学习应用到陶瓷派系识别中，并利用DCGAN算法进行样本平衡，根据各种陶瓷品的工艺和艺术风格，实现对10个陶瓷派系的识别与分类。【结果】基于端到端范式构建的陶瓷派系识别模型能够很好地提取图像特征并完成识别任务，且效果优于手工设计特征工程的基线模型。迁移学习使得预训练模型学习到的特征可以有效迁移到陶瓷派系识别这一细粒度的下游任务中，最优模型准确率达到73.16%；改进的Stacking集成方法融合上述模型学到的知识，最终准确率达到81.39%。【局限】本文所使用的数据来源于百度图片，数据来源较为单一，对模型的性能产生一定影响。【结论】基于迁移学习与集成学习的端到端图像模态分类模型能够有效地应用到陶瓷这一细粒度任务中，取得了较好的效果。关键词: 图像识别; 数字人文; 端到端学习; 迁移学习; 集成学习知网阅读链接: 点击跳转
