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手绘图像仅包含简单线条轮廓,与色彩、细节信息丰富的自然图像有着截然不同的特点.然而目前的神经网络大多针对自然图像设计,不能适应手绘图像稀疏性的特性.针对此问题,本文提出一种基于可变形卷积的手绘检索方法.首先通过Berkerly边缘检测算法将自然图转化为边缘图,消除域差异.然后将卷积神经网络中的部分标准卷积替换为可变形卷积,使网络能够充分关注手绘图轮廓信息.最后分别将手绘图与边缘图输入网络并提取全连接层特征作为特征描述子进行检索.在基准数据集Flickr15k上的实验结果表明,本文方法与现有方法相比能