[发明专利]一种基于潜在区域对的显著性感知图像裁剪方法在审
| 申请号： | 202010538411.1 | 申请日： | 2020-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN112381083A | 公开（公告）日： | 2021-02-19 |
| 发明（设计）人： | 袁峰;徐武将;王冕;徐亦飞;李浬;桑葛楠 | 申请（专利权）人： | 杭州喔影网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/34;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于潜在区域对的显著性感知图像裁剪方法，通过构建了一个基于深度学习的裁剪图像框架，以生成美观的裁剪图像。该框架包括多尺度CNN特征提取器，可变形的显著性位置敏感ROI(ROD)对准算子，孪生的全连接网络以及混合损失函数。本发明充分利用了显著图，考虑了显著性信息以消除不良的候选裁剪图，防止了模型发生过度拟合问题，并且将其集成到池化算子中，以帮助构建能够编码内容偏好的显著性感知的感受野。本发明揭示了裁剪过程的内在机理，也揭示了潜在区域对的内部联系。不仅能达到更好的图像裁剪的美学效果，所需要的计算负担更是可以忽略不计。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 潜在 区域 显著 性感 图像 裁剪 方法 | ||
【主权项】：
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