基于Transformer的传统纹样子图检索方法

摘要：

针对如何有效、准确地检索传统纹样子图数据原图的问题,提出了一种基于Transformer的传统纹样子图检索算法.首先构建传统纹样子图数据集,其次利用卷积神经网络提取多层次的特征图进行融合.针对数据库中的图像利用Transformer生成预测框,将预测框映射回融合特征图提取局部与全局特征图后利用特征聚合算法聚合为全局与局部特征向量;针对查询子图,仅利用特征聚合算法对融合特征图进行聚合为全局向量.之后将查询子图的特征向量与数据库图像的特征向量分别进行相似度计算,排序后得到检索结果.对比实验证明本论文子图检索模型的有效性.

关键词：子图检索、图像检索、传统纹样、注意力机制

所属期刊栏目：29

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：揭榜挂帅重点研发课题2021YFF0901701

在线出版日期：2022-09-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：8-18