融合多种算法的陶瓷装饰图案生成检测模型构建与研究

考虑到陶瓷个性化定制,团队前期针对数字陶瓷装饰设计开发了一种基于蕨类分形理论的图案生成算法,可低成本生成符合装饰风格的素材。为使生成图像更自然,需设计一种由用户鼠标绘制轨迹和随机数组成的抑制参数来阻止分形算法生成部分分支节点,但随机数在不同轨迹参数下有几率生成错误图像,提出使用Densenet、Shufflenet和Resnet网络模型来寻得最佳的轨迹参数区间,意在提高图片生成准确率。ShuffleNet、DenseNet模型在验证集准确率、精确率、召回率等方面表现出优异性能。因此,推荐ShuffleNet、DenseNet模型充当验证器验证随机数域值,ShuffleNet模型轻量型的优势方便布置。