Exploration of computer vision-based non-heritage cultural pattern recognition and reconstruction methods in cultural and creative design
Notice bibliographique
Résumé
In order to optimize the design effect of cultural and creative products with non-heritage patterns, this paper uses image reconstruction algorithm and image recognition algorithm to process non-heritage problem patterns.By combining the processed non-heritage cultural patterns with consumer demand for cultural and creative products, non-heritage cultural pattern cultural and creative products are designed to meet market demand.On the basis of recursive network, we add multi-scale feature extraction module and attention feature fusion module, choose 1 L loss function to optimize the details of image reconstruction, and construct image super-resolution reconstruction algorithm based on multi-scale recursive attention feature fusion network.And the image feature extraction network containing MSA module is designed, which is the fine-grained image recognition network based on multi-scale attention.The non-heritage cultural pattern dataset is established, and in order to optimize the recognition rate of non-heritage patterns, the image reconstruction based on multi-scale recursive attention feature fusion network is carried out on the non-heritage cultural pattern data.In view of the creative design strategy of non-heritage culture, the evaluation indexes of non-heritage cultural and creative product design are obtained from the consumer research, and the implementation suggestions of non-heritage pattern cultural and creative product design are derived based on the ranking of the importance of the evaluation indexes.The multi-scale recursive attention feature fusion network proposed in this paper achieves 34.89dB and 90.52% indicator scores on the Set5 dataset.For the design of cultural and creative products with non-heritage patterns, consumers make more suggestions in terms of functional differentiation, having a response rate of 21.58%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».