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申请/专利权人：山西大学
摘要：本发明涉及一种基于FCN‑SPP‑FocalNet的抽象画图像正确方向的识别方法，目的是解决目前识别抽象画的正确方向比较困难，以及现有识别方法需要对图像进行裁剪破坏原画大小的技术问题，本发明的技术方案为：先旋转并得到不同角度的原画，然后建立FCN‑SPP‑FocalNet模型对图像进行训练和预测，再进行分类和识别，最后对结果进行验证。本发明识别方法可以在不改变抽象画原始大小的情况下，对抽象画图像正确方向进行准确识别。
主权项：1.一种基于FCN-SPP-FocalNet的抽象画图像正确方向的识别方法，其特征在于：包括以下步骤：1旋转并得到不同角度的原画：将所有抽象画图像依次旋转四个方向，分别得到四个不同方向的抽象画，将旋转后的所有抽象画图像用RGB彩色模式进行表示；2建立FCN-SPP-FocalNet模型：基于全卷积神经网络FCNFullyConvolutionalNetworks、空间金字塔池化层SPPSpatialPyramidPooling和Focal损失函数建立FCN-SPP-FocalNet模型；3图像训练和预测：将步骤1中得到的图像放入步骤2建立的FCN-SPP-FocalNet模型中进行训练和预测；4图像分类和识别：将步骤3中得到的图像分为正确方向和不正确方向两类，然后自动识别抽象画图像的正确方向；5识别结果的验证：分别采用不同的性能评价指标对比实验模型，对预测结果进行验证。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山西大学 一种基于FCN-SPP-Focal Net的抽象画图像正确方向的识别方法
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