基于卷积与自注意力融合的敦煌壁画轮廓生成网络
计算机视觉与模式识别
2023-03-14 v2 人工智能
摘要
敦煌壁画集中国风格与民族风格于一体，形成了自成一体的中国风格佛教艺术，具有极高的历史文化价值与研究意义。其中，敦煌壁画的线条高度概括且富有表现力，反映了人物鲜明的性格与复杂的内心情感。因此，壁画轮廓绘制对敦煌文化研究具有重要意义。敦煌壁画轮廓生成属于图像边缘检测，它是计算机视觉的重要分支，旨在提取图像中显著的轮廓信息。尽管基于卷积的深度学习网络通过挖掘图像的上下文与语义特征在图像边缘提取中取得了良好效果，但随着感受野的增大，部分局部细节信息会丢失，这使其无法生成合理的壁画轮廓图。本文提出一种基于自注意力结合卷积的新型边缘检测器以生成敦煌壁画线描图。与现有边缘检测方法相比，首先，提出一种新的残差自注意力与卷积混合模块（Ramix）以融合特征图中的局部与全局特征；其次，设计了一种新颖的密集连接骨干提取网络，以高效地将浅层的丰富边缘特征信息传递到深层。在不同公开数据集上的结果表明，与现有方法相比，我们的方法能够生成更清晰、更丰富的边缘图。此外，在敦煌壁画数据集上的测试表明，我们的方法能取得极具竞争力的性能。
引用
@article{arxiv.2212.00935,
title = {Dunhuang murals contour generation network based on convolution and self-attention fusion},
author = {Baokai Liu and Fengjie He and Shiqiang Du and Kaiwu Zhang and Jianhua Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.00935},
year = {2023}
}