Bildbeskärning syftar till att förbättra den estetiska kvaliteten på bilder genom att anpassa deras sammansättning. Mest svagt övervakade beskärningsmetoder (utan att begränsa rutan övervakning) förlitar sig på skjutfönster mekanism. Den skjutbara fönstermekanismen kräver fasta proportioner och begränsar beskärningsområdet med godtycklig storlek. Dessutom ger skjutfönstermetoden vanligtvis tiotusentals fönster på ingångsbilden som är mycket tidskrävande. Motiverade av dessa utmaningar formulerar vi först den estetiska bilden som en sekventiell beslutsprocess och föreslår en svagt övervakad Aestetik Aware Förstärkning Learning (A2-RL) ram för att ta itu med detta problem. Särskilt den föreslagna metoden utvecklar en estetik medveten belöning funktion som särskilt gynnar bild beskärning. I likhet med människans beslutsfattande använder vi en omfattande statsrepresentation som omfattar både den nuvarande observationen och den historiska erfarenheten. Vi utbildar agenten genom att använda den skådespelare-kritiska arkitekturen på ett end-to-end-sätt. Agenten utvärderas på flera populära osedda beskärningsdata. Experimentella resultat visar att vår metod uppnår den toppmoderna prestandan med mycket färre kandidatfönster och mycket mindre tid jämfört med tidigare svagt övervakade metoder.
I Ref föreslogs en estetiskt medveten förstärkning av inlärningsramen för att lära sig politiken för bildbeskärning och uppnå lovande resultat.
A2-RL: Aesthetics Aware Reinforcement Learning for Image Cropping
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}