[发明专利]一种基于图神经网络的图像布局属性预测方法在审
| 申请号： | 202310091305.7 | 申请日： | 2023-02-06 |
| 公开（公告）号： | CN116310508A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 谈笑枫;贺樑;吴兴蛟;肖路巍;马天龙 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/08;G06N3/0464;G06N3/0499;G06V10/766 |
| 代理公司： | 上海蓝迪专利商标事务所(普通合伙) 31215 | 代理人： | 徐筱梅;张翔 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图神经网络的图像布局属性预测方法，包括以下步骤：a)确定图像布局需要预测的各种属性；将图像经过预处理，并将其转换为一包含节点和边的图结构；b)构建网络块；它由多层结构组成，在每一层中，首先通过一个线性层，接着经过多头图卷积网络，最后经过两层的多层感知机，以进一步加强特征表示的多样性；c)通过多层该网络块处理后的图像，输出特征个数逐层递减，网络呈金字塔结构，经过若干层后可以得到每个节点的最终特征信息。d)最后，将这些特征输入到一个全连接网络和分类器，得到图像各种布局属性的预测值。本发明相较于现有方法具有特征提取及融合能力强，可在一定程度上提升预测图像布局的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 图像 布局 属性 预测 方法 | ||
【主权项】：
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