[发明专利]图片方形化缩放方法、系统及装置有效
| 申请号： | 201811545250.8 | 申请日： | 2018-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN109685718B | 公开（公告）日： | 2020-11-10 |
| 发明（设计）人： | 宋玉;唐帆;董未名;徐常胜 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及图片缩放技术领域，尤其涉及一种图片方形化缩放方法、系统及设备，旨在解决解决现有图像缩放方法场景适应性差的问题。本发明方法包括：获取输入图像；将所述输入图像通过训练好的缩放网络生成缩放参数；根据所生成的缩放参数对输入图像进行缩放；其中，训练好的缩放网络，通过网络蒸馏的方法对感知网络和缩放网络进行训练后获取；在训练过程中，将感知网络的输出作为监督信息输出给缩放网络，并基于整体损失函数对感知网络、缩放网络进行整体训练；感知网络基于卷积神经网络构建，该网络包含接缝焊接、剪切、插值三个算子。本方明能在保证算法的普适性的同时能够引入人的感知倾向，能够得到更为符合使用者偏好的方形化结果。 | ||
| 搜索关键词： | 图片 方形 缩放 方法 系统 装置 | ||
【主权项】：
1.一种图片方形化缩放方法，其特征在于，包括以下步骤：获取输入图像；将所述输入图像通过训练好的缩放网络生成缩放参数；根据所生成的缩放参数对输入图像进行缩放，获取缩放后的图像；其中，所述的训练好的缩放网络，通过网络蒸馏的方法对感知网络和缩放网络进行训练后获取；在训练过程中，将所述感知网络的输出作为监督信息输出给缩放网络，并基于整体损失函数对所述感知网络、所述缩放网络进行整体训练；所述感知网络基于卷积神经网络构建，该网络包含接缝焊接、剪切、插值三个算子；所述整体损失函数包括第一损失函数、第二损失函数；所述第一损失函数为所述感知网络的损失函数；所述第二损失函数为所述缩放网络输出目标结果损失函数。
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