基于多任务学习的蜡染纹样图案检索方法

摘要：

为解决数字文化遗产保护中民族图案的解读与重用中存在的问题,以贵州苗族蜡染纹样为例,提出一种基于多任务学习的跨模态检索方法,实现图-图与文-图的检索模式.该方法采用BERT预训练模型析出文本特征,以ResNet50为基础,通过网络结构的改进对图片特征进行提取,并定义两个损失函数实现多个预测任务的图案检索.在Batik Dataset上验证了该方法的有效性,实验结果表明,图-图检索任务平均准确率及平均查询时间均优于单任务模型.

关键词：多任务学习、深度学习、蜡染、语义分析、残差网络

所属期刊栏目：43

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;贵州省科技支撑计划基金项目;贵州省科技支撑计划基金项目;贵州省科技支撑计划基金项目;贵州省科技支撑计划基金项目;贵州省科技支撑计划基金项目

在线出版日期：2022-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1052-1058