基于序列对抗域适应的智能裁剪算法

• 作者: 王皓文 桑农
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 关键词: 图像智能裁剪 域迁移 域适应 对抗学习 不变特征
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 论文与报告|Papers and Reports
• 页码范围: 677-688
• 页数: 12页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202108001

摘要

智能裁剪任务一直受到缺乏训练数据的困扰,目前还局限于公开数据集中.因为实际应用场景与训练场景之间存在域迁移,文中提出基于序列对抗域适应的智能裁剪算法.首先,通过实验证实裁剪数据集GAICD和CPC之间存在域迁移问题.然后,构造由美学评分模块和对抗域适应模块组成的算法.美学评分模块用于预测图像的美学评分,并辅助提取面向裁剪任务的不变特征.对抗域适应模块实现基于对抗的域适应学习.不同裁剪数据集之间的域迁移实验及室内/室外场景之间的域迁移实验均验证文中算法的有效性.