摘要
本发明提供了一种基于深度学习的刺绣针法识别方法,包括:步骤1,确定针法并收集相关图片,根据需要的针法找到对应的针法图片;步骤2,对图片进行预处理和标注,得到刺绣数据集;步骤3,将刺绣数据集划分为训练集,验证集和测试集,进行配置撰写;步骤4,对YOLO模型进行改进;步骤5,使用训练集训练改进的YOLO模型;步骤6,对改进的YOLO模型进行评估,如果不满足条件,调整模型结构和模型训练参数,返回步骤5;如果满足条件,将测试集输入改进的YOLO模型,得到预测结果。本发明能够在复杂纹理、光照变化和绣制角度多样性的情况下保持较高的识别准确率和鲁棒性,适用于多种刺绣针法。
技术关键词
刺绣数据
刺绣针法
通道注意力机制
Gabor滤波器
图片
纹理
训练集
分支
非真实感渲染
多尺度
识别方法
语义
YOLO模型
刺绣针脚
网络结构
全局平均池化
镜像方法
系统为您推荐了相关专利信息
图片
修正方法
重力传感器
人物轮廓
信息完整性校验
外观缺陷检测方法
深度学习算法
电芯
区域推荐网络
标注工具
地理坐标信息
地图瓦片数据
图片
转换算法
非临时性计算机可读存储介质