摘要
本发明提供一种基于深度学习的民族服饰图案语义分割方法，属于深度学习领域。包括：构建民族服饰图案数据集；针对民族服饰图像具有丰富的纹理、色彩和样式的特点，实施了一系列预处理操作，以优化图像质量，减少噪声干扰，增强数据多样性；针对民族服饰图像具有丰富的纹理，利用卷积神经网络CNN对图像和边缘图像进行特征提取和融合；利用注意力网络对图像进行特征提取以及自适应特征融合，对获得的特征在网络的上采样模块中进行特征融合；利用融合特征图像构建和训练模型，利用完成训练的模型对民族服饰图案进行分割。本发明有效缓解了对于民族服饰图案语义分割中纹理细节易丢失，图案形状轮廓分割不准确等问题。
