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Image Cropping with Content and Composition Attribute-aware Global Relation Reasoning
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AI
DOI：10.1145/3719012.png)
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摘要
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图像裁剪旨在寻找图像中视觉上令人愉悦的内容，以提升其美学质量。现有的图像裁剪方法主要强调图像的几何属性，如构图和布局，而忽略了从物理属性（如内容和主题）以及图像中背景信息中可获取的丰富美学信息。因此，本文提出了一种基于内容和构图属性感知的全局关系推理的图像裁剪方法，该方法旨在通过探索基于内容和构图的关键属性以及影响图像美学的全局对象相关性来指导裁剪子图像的生成。特别地，为了全面引入美学信息到图像裁剪中，我们同时捕捉由内容和构图属性强化的特征表示。这些特征表示可以增强裁剪子图像的视觉美学。为了使裁剪的子图像充分包含更多全局信息，我们在提出的裁剪模块中引入了一个全局关系推理分支，该分支能够充分挖掘图像中前景和背景之间的依赖关系。在图像裁剪基准上的大量实验表明，本方法优于当前最先进的图像裁剪方法。
Keyword:
Image cropping
aesthetic attributes
content and composition
global relation reasoning
期刊
IF:
6
论文数:
2.0K
被引数:
5.4K