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一种基于潜在区域对的显著性感知图像裁剪方法.pdf

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    本发明公开了一种基于潜在区域对的显著性感知图像裁剪方法，通过构建了一个基于深度学习的裁剪图像框架，以生成美观的裁剪图像。该框架包括多尺度CNN特征提取器，可变形的显著性位置敏感ROI(ROD)对准算子，孪生的全连接网络以及混合损失函数。本发明充分利用了显著图，考虑了显著性信息以消除不良的候选裁剪图，防止了模型发生过度拟合问题，并且将其集成到池化算子中，以帮助构建能够编码内容偏好的显著性感知的感受野。本发明揭示了裁剪过程的内在机理，也揭示了潜在区域对的内部联系。不仅能达到更好的图像裁剪的美学效果，

    (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112381083 A (43)申请公布日 2021.02.19 (21)申请号 20201

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