I detta dokument föreslås ett svagt och självövervakat djupt konvolutionellt neuralt nätverk (WSSDCNN) för contentaware image retargeting. Vårt nätverk tar en källbild och ett mål proportion, och sedan direkt ger en omriktad bild. Retargeting utförs genom en skiftkarta, som är en pixel-wise kartläggning från källan till mål rutnätet. Vår metod lär sig implicit en uppmärksamhet karta, vilket leder till en innehållsmedveten skiftkarta för bild retargeting. Som ett resultat av detta bevaras diskriminerande delar i en bild, medan bakgrundsregionerna justeras sömlöst. I träningsfasen används par av en bild och dess bild-nivå annotering för att beräkna innehåll och strukturförluster. Vi demonstrerar effektiviteten i vår föreslagna metod för en omriktande tillämpning med insiktsfulla analyser.
Cho m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. Ref har föreslagit ett svagt och självövervakat lärande för omriktning av bilden.
Weakly- and Self-Supervised Learning for Content-Aware Deep Image Retargeting
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}