【摘 要】
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卡通角色是机器很难理解的一种艺术形式。对角色的身体解析是一种类似于细粒度语义分割的方法,可以帮助机器理解卡通角色。虽然关于卡通解析任务的研究非常有限,但是对自然图像的研究却很丰富。在这一领域,前沿的研究使用深度卷积神经网络（DCNN）,但是需要大量的数据才能取得很好的结果。由于卡通画具有无限多种独特的绘画风格,并且数据集稀少,卡通角色解析任务的复杂性远高于自然图像的人物解析任务。在本文中,卡通狗是
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卡通角色是机器很难理解的一种艺术形式。对角色的身体解析是一种类似于细粒度语义分割的方法,可以帮助机器理解卡通角色。虽然关于卡通解析任务的研究非常有限,但是对自然图像的研究却很丰富。在这一领域,前沿的研究使用深度卷积神经网络（DCNN）,但是需要大量的数据才能取得很好的结果。由于卡通画具有无限多种独特的绘画风格,并且数据集稀少,卡通角色解析任务的复杂性远高于自然图像的人物解析任务。在本文中,卡通狗是我们确定研究的实例类型。我们创建了一个新的数据集,由965张卡通狗的绘图组成,以适用于卡通狗解析任务,其中每幅图片都有其7个语义身体部分的精细标签注释。在此基础上,我们设计了一种新型的深度卷积神经网络（DCNN）,称为密集特征金字塔网络（DFPnet）,用于卡通狗绘图的身体语义分割。为了针对我们的任务创建出最佳的模型,我们对最新的语义分割方法进行了广泛的实验。在我们的卡通狗数据集上,DFPnet超越了相关研究工作的最新技术水平。在测试集上,我们的DFPnet达到了68.39%m Io U,93.5%像素准确度,79.4%平均准确度。我们的研究成果可以为数字艺术作品理解等后续研究工作提供有用的基础。
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