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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».