論文の概要: Find Beauty in the Rare: Contrastive Composition Feature Clustering for
Nontrivial Cropping Box Regression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08662v1
- Date: Fri, 17 Feb 2023 02:48:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-20 16:07:01.490612
- Title: Find Beauty in the Rare: Contrastive Composition Feature Clustering for
Nontrivial Cropping Box Regression
- Title（参考訳）: レアで美を見いだす:非自明なクロップボックス回帰のためのコントラスト構成特徴クラスタリング
- Authors: Zhiyu Pan, Yinpeng Chen, Jiale Zhang, Hao Lu, Zhiguo Cao, Weicai Zhong
- Abstract要約: コントラスト構成クラスタリング(Contrastive Composition Clustering, C2C)を提案する。
このようにして、複数の画像の一般的な構成パターンをよりよく要約することができ、特に稀なサンプルの恩恵を受けることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.46867441532592
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automatic image cropping algorithms aim to recompose images like human-being
photographers by generating the cropping boxes with improved composition
quality. Cropping box regression approaches learn the beauty of composition
from annotated cropping boxes. However, the bias of annotations leads to
quasi-trivial recomposing results, which has an obvious tendency to the average
location of training samples. The crux of this predicament is that the task is
naively treated as a box regression problem, where rare samples might be
dominated by normal samples, and the composition patterns of rare samples are
not well exploited. Observing that similar composition patterns tend to be
shared by the cropping boundaries annotated nearly, we argue to find the beauty
of composition from the rare samples by clustering the samples with similar
cropping boundary annotations, ie, similar composition patterns. We propose a
novel Contrastive Composition Clustering (C2C) to regularize the composition
features by contrasting dynamically established similar and dissimilar pairs.
In this way, common composition patterns of multiple images can be better
summarized, which especially benefits the rare samples and endows our model
with better generalizability to render nontrivial results. Extensive
experimental results show the superiority of our model compared with prior
arts. We also illustrate the philosophy of our design with an interesting
analytical visualization.
- Abstract（参考訳）: 自動撮像アルゴリズムは、合成品質を改善した収穫箱を生成することにより、人間のようなイメージを分解することを目的としている。
クロッピングボックス回帰アプローチは、注釈付きクロッピングボックスから構成の美しさを学ぶ。
しかしながら、アノテーションのバイアスは、トレーニングサンプルの平均位置に対する明らかな傾向を持つ、準自明な再構成結果をもたらす。
この前提の要点は、タスクが箱の回帰問題として自然に扱われることであり、希少なサンプルが正常なサンプルに支配される可能性があり、希少なサンプルの組成パターンがうまく活用されていないことである。
類似の組成パターンは, ほぼ注釈付けされた収穫境界によって共有される傾向にあり, 類似の収穫境界アノテーション, すなわち類似の組成パターンを用いて試料をクラスタリングすることによって, 希少試料からの組成の美しさを見いだすことができる。
動的に確立された類似および異種対を対比することにより構成特徴を規則化するコントラスト構成クラスタリング(C2C)を提案する。
このようにして、複数の画像の共通合成パターンをよりよく要約することができ、特に稀なサンプルの恩恵を受け、非自明な結果のレンダリングをより一般化できるモデルを提供する。
実験の結果,先行技術と比較して,モデルが優れていることがわかった。
興味深い分析的な視覚化によって、デザインの哲学も説明します。
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