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作者：王萌;徐云;周利祥;
单位：桂林理工大学艺术学院;杭州电子科技大学人工智能学院;
摘要：针对人工分类民族服饰纹样图像的效率低下、数据集缺乏、识别率不高等问题，本研究以瑶族服饰纹样为例，提出一种基于ResNet18模型与MLF-SE(Multi-level Feature Fusion SE)注意力机制相结合的图像分类的方法。首先通过实地考察、文献调研等方式收集并制作数据集，其次设计一种基于ResNet18改进的分类算法，在ResNet18中每一个残差块中加入MLF-SE注意力通道机制。实验结果显示，添加MLF-SE模块的算法比原始的ResNet18模型识别准确率提升了4.6%,MLF-SE-ResNet18网络模型识别准确率可达97%以上，证明MLF-SE模块可更准确地捕捉和利用图像中的关键特征，从而提高分类速度与准确率，同时有助于非遗数字化转型。
关键词：瑶族服饰纹样;;图像特征;;注意力机制;;图像分类
基金资助：2018国家社科基金项目——瑶族服饰文化在旅游文创产品中创造性转化的路径研究(No.18BMZ138);; 2023年广西哲学社会科学规划研究课题——广西瑶族服饰传统纹样的谱系构建及创新转化研究(No.23BMZ2005)
