論文の概要: Supervised Deep Learning for Content-Aware Image Retargeting with Fourier Convolutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07383v1
• Date: Mon, 12 Jun 2023 19:17:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 15:57:07.055125
• Title: Supervised Deep Learning for Content-Aware Image Retargeting with Fourier Convolutions
• Title（参考訳）: フーリエ畳み込みによるコンテンツ認識画像再ターゲティングのための教師付き深層学習
• Authors: MohammadHossein Givkashi, MohammadReza Naderi, Nader Karimi, Shahram Shirani, Shadrokh Samavi
• Abstract要約: 画像は、コンテンツに注意して画像のサイズを変更することを目的としている。 ラベル付きデータセットは、イメージタスクでディープラーニングモデルのトレーニングには使用できない。 通常の畳み込みニューラルネットワークは、推論時間で異なるサイズの画像を生成することができない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.031841470875571
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Image retargeting aims to alter the size of the image with attention to the contents. One of the main obstacles to training deep learning models for image retargeting is the need for a vast labeled dataset. Labeled datasets are unavailable for training deep learning models in the image retargeting tasks. As a result, we present a new supervised approach for training deep learning models. We use the original images as ground truth and create inputs for the model by resizing and cropping the original images. A second challenge is generating different image sizes in inference time. However, regular convolutional neural networks cannot generate images of different sizes than the input image. To address this issue, we introduced a new method for supervised learning. In our approach, a mask is generated to show the desired size and location of the object. Then the mask and the input image are fed to the network. Comparing image retargeting methods and our proposed method demonstrates the model's ability to produce high-quality retargeted images. Afterward, we compute the image quality assessment score for each output image based on different techniques and illustrate the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: 画像再ターゲティングは、コンテンツに注意を向けて画像のサイズを変更することを目的としている。 画像再ターゲティングのためのディープラーニングモデルのトレーニングにおける大きな障害のひとつは、巨大なラベル付きデータセットの必要性である。 ラベル付きデータセットは、イメージリターゲティングタスクでディープラーニングモデルのトレーニングには使用できない。 その結果,ディープラーニングモデルをトレーニングするための新しい教師ありアプローチを提案する。 原画像は基礎的真理として使用し,原画像のサイズ変更と切り抜きによってモデルの入力を生成する。 第2の課題は、推論時間で異なる画像サイズを生成することだ。 しかし、通常の畳み込みニューラルネットワークは入力画像とは異なる大きさの画像を生成できない。 そこで本研究では,教師あり学習のための新しい手法を提案する。 提案手法では,対象の所望のサイズと位置を示すマスクが生成される。 そして、マスクと入力画像がネットワークに供給される。 画像再ターゲティング手法と提案手法を比較し,高品質な再ターゲティング画像を作成する能力を示す。 その後、異なる手法に基づいて、各出力画像の画質評価スコアを算出し、提案手法の有効性を示す。

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