【摘 要】
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陶瓷文物修复是文物保护研究中一项重要内容,对碎片分类可提高修复效率。针对人工标注分类耗时长、效率低、主观因素大等问题,该文基于对比学习方法对陶瓷显微图像进行分类,然而,传统的SimCLR(a simple framework for contrastive learning of visual representations)对比学习网络不能精准提取陶瓷显微图像细节,因此,该文将SimCLR网络与
【机 构】
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西北大学文化遗产数字化国家地方联合工程研究中心,西北大学信息科学与技术学院,北京师范大学艺术与传媒学院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2019YFC1521103,2020YFC1523303),国家自然科学基金重点资助项目(61731015),陕西省重点产业链项目(2019ZDLSF07-02,2019ZDLGY10-01),国家自然科学基金青年项目(61802311),陕西省重点研发计划一般项目(2019JQ-668)。
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陶瓷文物修复是文物保护研究中一项重要内容,对碎片分类可提高修复效率。针对人工标注分类耗时长、效率低、主观因素大等问题,该文基于对比学习方法对陶瓷显微图像进行分类,然而,传统的SimCLR(a simple framework for contrastive learning of visual representations)对比学习网络不能精准提取陶瓷显微图像细节,因此,该文将SimCLR网络与多尺度方法结合,对陶瓷显微图像进行分类。首先,将采集到的陶瓷显微图像进行增强并提取特征,在特征提取模块使
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