【摘 要】
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为保护苗族服饰文化的传承，以及增加对苗族文化的研究为目的，文章以苗族服饰图案分割为研究内容，提出了一种基于RSKP-UNet（Residual Selective-Kernel Parallel U-Net）模型的苗族服饰图案分割算法。算法在U-Net模型的编码器部分加入Residual模块以提升模型的特征提取能力，在解码器部分嵌入SKNet模块和ParNet模块以增强模型的特征表达能力。通过引入
【机 构】
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贵州民族大学数据科学与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（62062024）； 贵州省省级科技计划项目（黔科合基础-ZK[2021]一般342）；
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为保护苗族服饰文化的传承，以及增加对苗族文化的研究为目的，文章以苗族服饰图案分割为研究内容，提出了一种基于RSKP-UNet（Residual Selective-Kernel Parallel U-Net）模型的苗族服饰图案分割算法。算法在U-Net模型的编码器部分加入Residual模块以提升模型的特征提取能力，在解码器部分嵌入SKNet模块和ParNet模块以增强模型的特征表达能力。通过引入的Lovász-hinge损失函数有效地解决了苗族服饰图案存在的样本类别不均衡的问题，实验结果还表明Lovász-hinge损失函数在各项分割指标上均优于最常用的BCE损失函数。文章提出的RSKP-UNet分割模型在该损失函数下进行训练，并与4种经典的深度学习分割模型进行分割性能对比，RSKP-UNet模型在各项分割指标上好于其他模型，相比于基准模型U-Net,在Dice系数、IoU、精确率、召回率及准确度等指标上分别提升了6.98%、11.07%、2.89%、6.75%及3.92%,可为苗族服饰图案分割研究提供有效可行的办法。
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