Trots den senaste tidens framsteg är det fortfarande svårt att beräkna visuell estetik. Bildbeskärning, som hänvisar till avlägsnande av oönskade scenområden, är ett viktigt steg för att förbättra den estetiska kvaliteten på en bild. Det är dock svårt att bedöma om beskärning leder till estetiskt tilltalande resultat eftersom bedömningen är typiskt subjektiv. I detta papper, föreslår vi en ny kaskad beskärning regression (CCR) metod för att utföra bild beskärning genom att lära sig kunskap från professionella fotografer. Den föreslagna CCR-metoden förbättrar konvergenshastigheten hos den kaskadbaserade metoden, som direkt använder sig av regressorer med slumpmässiga egenskaper. Dessutom föreslås en tvåstegsstrategi för lärande som används i CCR-metoden för att ta itu med problemet med brist på märkta odlingsdata. Speciellt är en djup konvolutional neurala nätverk (CNN) klassificerare först tränas på storskaliga visuella estetiska dataset. Den djupa CNN-modellen är sedan utformad för att extrahera funktioner från flera bilder beskärning dataset, där de beskärning avgränsande rutor förutspås med den föreslagna CCR-metoden. Experimentella resultat av offentliga bildbeskärningsdata visar att den föreslagna metoden avsevärt överträffar flera toppmoderna bildbeskärningsmetoder. Index Terms-Image beskärning, kaskad beskärning regression, konvolutionella neurala nätverk, slumpmässiga-ferner regressor.
Guo m.fl. REF beskärda estetiskt tilltalande regioner på grundval av en ny kaskad beskärning regressionsmetod.
Automatic Image Cropping for Visual Aesthetic Enhancement Using Deep Neural Networks and Cascaded Regression
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}