基于强化学习的图像自动裁剪算法研究

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基于强化学习的图像自动裁剪算法研究

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基于强化学习的图像自动裁剪算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-15页
1.1 研究背景与意义	第10-11页
1.2 本文的主要研究内容	第11-12页
1.3 本文的组织结构	第12-13页
1.4 本章小结	第13-15页
第二章图像自动裁剪算法概述	第15-25页
2.1 基于视觉显著性预测的图像自动裁剪方法	第15-18页
2.1.1 视觉显著性预测概述	第15-17页
2.1.2 视觉显著性预测在图像裁剪中的应用	第17-18页
2.2 基于美学评估的图像自动裁剪方法	第18-23页
2.2.1 美学评估概述	第18-20页
2.2.2 美学评估在图像裁剪中的应用	第20-23页
2.3 基于综合因素的图像自动裁剪方法	第23-24页
2.4 本章小结	第24-25页
第三章基于强化学习的高效裁剪算法	第25-41页
3.1 整体网络结构	第25-26页
3.2 基础特征提取	第26-28页
3.3 DLRL的强化学习与Agent	第28-29页
3.4 动作域与选择策略	第29-30页
3.5 模型的奖励机制	第30-31页
3.6 实验过程及结果	第31-39页
3.6.1 训练模型	第31-32页
3.6.2 评估指标	第32页
3.6.3 模型科学性验证实验	第32-35页
3.6.4 裁剪精度实验结果	第35-37页
3.6.5 裁剪效率实验结果	第37-38页
3.6.6 定性实验	第38页
3.6.7 实验结果分析	第38-39页
3.7 本章小结	第39-41页
第四章基于综合特征和美学评估的强化学习裁剪算法	第41-55页
4.1 整体网络结构	第41-42页
4.2 综合特征提取	第42-43页
4.3 DRLCFA的强化学习方法与Agent	第43-45页
4.4 综合奖励机制	第45-47页
4.4.1 美学评估	第45-46页
4.4.2 综合奖励机制	第46-47页
4.5 实验过程及结果	第47-53页
4.5.1 训练模型	第47页
4.5.2 模型科学性验证实验	第47-50页
4.5.3 裁剪精度实验结果	第50-52页
4.5.4 裁剪效率实验结果	第52页
4.5.5 定性实验	第52-53页
4.5.6 实验结果分析	第53页
4.6 本章小结	第53-55页
第五章面向手机应用的图像自动裁剪算法实现	第55-63页
5.1 系统需求分析	第55页
5.2 系统总体设计	第55-58页
5.2.1 LAMP集成环境	第56-57页
5.2.2 安卓端与服务器端的交互	第57-58页
5.2.3 服务器端与图像自动裁剪模块的交互	第58页
5.3 系统具体实现与测试	第58-62页
5.3.1 系统结构部署	第58-59页
5.3.2 移动端内置模块开发	第59-60页
5.3.3 服务器端配置模块开发	第60页
5.3.4 系统测试	第60-62页
5.4 本章小结	第62-63页
第六章总结	第63-65页
6.1 本文研究总结	第63-64页
6.2 不足与展望	第64-65页
参考文献	第65-71页
附录	第71-72页
致谢	第72-73页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第73页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。

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