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xT：用于大图像中更大上下文的嵌套标记化
现代计算机视觉流水线处理大图像的方式可以分为两种：降采样或裁剪。但这两种方法都会导致图像中信息和上下文的严重损失。我们引入了一个名为 xT 的简单框架，可以在当今的 GPU 上端到端地对大图像进行全局上下文与局部细节的有效聚合建模。我们选择
PDF4 months ago
AAAI通过绘画专业照片来学习主题感知裁剪
通过将库存图像与现代预训练的文本 - 图像扩散模型相结合，我们提出了一种弱监督方法（GenCrop），用于从专业库存图像中学习高质量的主题感知裁剪，从而自动生成了一大批裁剪 - 未裁剪的训练对。尽管是弱监督的，GenCrop 在定量和定性评
PDF6 months ago
MM设计约束下的图像裁剪
提出一种基于评分函数的图像裁剪方法，其计算裁剪结果的分数是否在美学上可行并满足设计约束条件，并对在设计约束下的图像裁剪提出两种派生方法：基于提案的方法和基于热图的方法。实验证明，所提出的方法在图像裁剪方面优于基准方法，基于提案的方法在相同计
PDF9 months ago
超越图像边界：学习特征外推用于无边界图像组合
通过联合框架（UNIC）实现对相机视图和图像组合的无限推荐，以提高图像组合和美学质量。
PDF9 months ago
利用现有的深层网络进行字幕和美学引导的图像裁剪
我们提出了一种新颖的优化框架，它可以基于用户描述信息和美学目标对给定图像进行裁剪，通过重新利用预训练的图像标注和美学任务网络直接优化裁剪参数，并通过多种策略实现了优化目标的实现，定量与定性实验证明我们的框架可以产生符合预期的用户描述和审美标
PDF2 years ago
CVPR基于密度地图的航拍图像目标检测
本文研究了针对高分辨率航拍图像中物体检测的挑战，提出了一种基于密度地图的对象检测网络 (DMNet)，并将其应用于图像分割，获得了 VisionDrone 和 UAVDT 两个流行航拍图像数据集的最佳性能。
PDF4 years ago
CVPR基于网格锚点的图像裁剪：新的基准和高效模型
本研究提出了一种基于网格锚定的图像裁剪模型，通过考虑图像裁剪的特殊性质和要求，如本地冗余、内容保留、宽高比，构建了一个网格锚定裁剪基准，并定义了更可靠的评估指标。同时，该模型模型还采用了多尺度信息，可以为不同场景的图像稳健地输出视觉上令人愉
PDF5 years ago
由美学照片学习组合，实现图像剪裁的端到端神经网络
该论文提出了一种基于深度学习的图像裁剪方法，利用卷积神经网络和回归网络，仅需一个锚定区域即可直接输出最终结果，从而实现高精度和高效率。
PDF5 years ago
图片裁剪的列表视图排名
本文提出在解决图像裁剪领域中的排序问题时，LVRN 模型通过将图像裁剪看作是一种列表排序任务的方法，提出了 RoIRefine 技术，并将其与列表排序相结合，从而达到了最先进的性能。
PDF5 years ago
CVPR可靠高效的图像裁剪：一种基于网格锚点的方法
本文提出了基于 grid anchor 的图像裁剪公式，并设计了有效的轻量级神经网络，同时考虑 ROI 和 ROD，从而在不同场景下运行并稳定输出具有高视觉感受性的图像截图。
PDF5 years ago
使用深度神经网络和级联回归进行自动图像裁剪以进行视觉美学增强
本文提出了一种基于级联裁剪回归（CCR）的图像裁剪方法，使用专业摄影师的知识来学习裁剪。利用大规模视觉美学数据集训练了一个深度卷积神经网络（CNN）分类器，再在几个图像裁剪数据集中提取特征，由 CCR 方法预测裁剪边界框，实验结果表明该方法
PDF7 years ago
CVPR面向美学的图像剪裁增强学习（A2-RL）
本研究提出了一个弱监督美学感知强化学习 (A2-RL) 框架，将美学图像裁剪作为一个序列决策过程，并开发了一种美学感知奖励函数，使用 actor-critic 结构以端到端方式训练智能体，实验结果表明，我们的方法在使用较少的候选窗口和时间的
PDF7 years ago