【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉，具体是一种基于语义一致性和结构相关性的卡通解析方法。
技术介绍
1、人物解析在计算机视觉领域取得了显著进展。现有的人物解析方法在人体部位识别上取得了不错的结果。然而，将人物解析方法应用于卡通解析面临着由于卡通和真人的差异带来的挑战。卡通图像复杂抽象，其特征因创作者和文化背景的不同而有很大差异。人物解析模型是在真实世界的人体图像数据集上设计的，这使得它们不适合用于卡通解析，因为卡通角色往往具有非传统的身体比例和关节构造。因此，卡通解析需要专门的研究和专门的算法来应对其独特的特点，强调在处理卡通图像多样性和复杂性方面的准确性和有效性。
2、近年来，由于卡通分析在多种应用中的重要性，卡通解析任务受到了越来越多的关注。研究人员提出了多种方法来应对多样且复杂的卡通外观和结构所带来的挑战。该领域早期的工作主要集中在基于规则的方法和手工特征提取技术上。这些方法虽然能够捕捉到卡通结构的一些特征，但往往难以应对卡通图像的多样性和复杂性。随着深度学习技术，如卷积神经网络的出现，卡通解析取得了显著进展。虽然基于卷积网络的...
【技术保护点】
1.一种基于语义一致性和结构相关性的卡通解析方法，其特征在于，基于语义一致性和结构相关性进行卡通解析。
2.根据权利要求1所述的一种基于语义一致性和结构相关性的卡通解析方法，其特征在于，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于语义一致性和结构相关性的卡通解析方法，其特征在于，步骤S2中，语义一致性学习包括表示一致性学习：将当前样本的特征表示与存储在记忆库中的样本表示进行整合及一致性学习。
4.根据权利要求3所述的一种基于语义一致性和结构相关性的卡通解析方法，其特征在于，进行整合及一致性学习时，对当前样本与存储在记忆库中的样本...
【技术特征摘要】
1.一种基于语义一致性和结构相关性的卡通解析方法，其特征在于，基于语义一致性和结构相关性进行卡通解析。
2.根据权利要求1所述的一种基于语义一致性和结构相关性的卡通解析方法，其特征在于，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于语义一致性和结构相关性的卡通解析方法，其特征在于，步骤s2中，语义一致性学习包括表示一致性学习：将当前样本的特征表示与存储在记忆库中的样本表示进行整合及一致性学习。
4.根据权利要求3所述的一种基于语义一致性和结构相关性的卡通解析方法，其特征在于，进行整合及一致性学习时，对当前样本与存储在记忆库中的样本进行拼接融合，再将融合后的特征输入到多头自注意力网络中，通过自注意力网络关联当前样本与存储在记忆库中的样本，获得表示一致的特征frc。
5.根据权利要求4所述的一种基于语义一致性和结构相关性的卡通解析方法，其特征在于，步骤s2中，语义一致性学习包括分类一致性学习：通过损失加权的方式实现当前样本与存储在记忆库中的样本之间的语义一致性。
6.根据权利要求5所述的一种基于语义一致性和结构相关性的卡通解析方法，其特征在于，通过记忆选择操作获取与当前样本相关联的多个样本，然后计算每个样本的每个身体部位的损失，再将不同样本同一身体部位的损失进行累加，然后对累加的损失进行归一化，得到损失权重；然后对当前样本的每个部位进行损失计算，并将损失权重...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴晓，乔建军，段梦宇，宋雨佩，李威，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：
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