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基于美学的图像裁剪技术研究
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基于美学的图像裁剪技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第一章 绪论第9-15页
　1.1 研究背景及意义第9页
　1.2 国内外研究现状与趋势第9-13页
　　1.2.1 技术路线及研究现状第9-13页
　　　1.2.1.1 机器学习方法第10-12页
　　　1.2.1.2 深度学习方法第12-13页
　　1.2.2 存在的问题及发展趋势第13页
　1.3 论文主要研究内容第13-14页
　1.4 论文章节安排第14-15页
第二章 相关技术介绍第15-23页
　2.1 卷积神经网络第15-19页
　　2.1.1 卷积神经网络的设计第15-16页
　　2.1.2 池化操作第16-18页
　　2.1.3 回归神经网络第18-19页
　2.2 显著性预测第19-21页
　2.3 区域定位算法第21-22页
　2.4 本章小结第22-23页
第三章 基于美学的图像裁剪算法第23-36页
　3.1 问题分析第23-24页
　3.2 基于图像主体的美学裁剪网络第24-30页
　　3.2.1 第一阶段:图像主体的定位第24-25页
　　3.2.2 第二阶段:主体与美学构图关联的建立第25-26页
　　3.2.3 主体区域到美学裁剪区域的计算第26-27页
　　3.2.4 模型的目标函数第27-29页
　　　3.2.4.1 显著性预测网络的目标函数第27-28页
　　　3.2.4.2 回归网络的目标函数第28-29页
　　3.2.5 基于图像主体的美学裁剪网络的特点第29-30页
　3.3 基于概率框架的端到端美学裁剪网络第30-35页
　　3.3.1 问题分析第30页
　　3.3.2 图像裁剪任务的概率建模第30-31页
　　3.3.3 基于卷积神经网络的端到端裁剪模型第31-35页
　　　3.3.3.1 显著性预测网络第31-32页
　　　3.3.3.2 二值化层第32页
　　　3.3.3.3 区域定位层第32-34页
　　　3.3.3.4 全连接层和ROI层第34-35页
　　　3.3.3.5 美学裁剪区域的表示第35页
　　3.3.4 模型的目标函数第35页
　3.5 本章小结第35-36页
第四章 实验设计及结果分析第36-53页
　4.1 数据集第36-39页
　　4.1.1 显著性预测数据集第36-37页
　　4.1.2 美学评估数据集第37-38页
　　4.1.3 图像裁剪数据集第38-39页
　4.2 评价指标第39-40页
　　4.2.1 显著性预测网络的评价指标第39-40页
　　4.2.2 图像裁剪网络的评价指标第40页
　4.3 实验环境配置第40-41页
　4.4 基于图像主体的美学裁剪网络的相关实验第41-46页
　　4.4.1 模型的训练过程第41页
　　　4.4.1.1 显著性预测网络的训练第41页
　　　4.4.1.2 回归网络的训练第41页
　　4.4.2 显著性预测网络效果实验第41-42页
　　4.4.3 显著性预测网络结构替换实验第42-43页
　　4.4.4 二值化效果实验第43-44页
　　4.4.5 精度实验第44-46页
　　4.4.6 效率实验第46页
　4.5 基于概率框架的端到端裁剪网络实验第46-50页
　　4.5.1 模型的训练过程第46-47页
　　4.5.2 SBL层效果实验第47-48页
　　4.5.3 图像尺度的影响第48-49页
　　4.5.4 精度实验第49页
　　4.5.5 效率实验第49-50页
　4.6 主观评测实验第50-51页
　4.7 局限性分析第51-52页
　4.8 本章小结第52-53页
第五章 总结与展望第53-54页
致谢第54-55页
参考文献第55-59页
攻读学位期间发表的学术论文目录第59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。
 
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