单幅图像训练深度神经网络的编辑传播方法

来源 :计算机辅助设计与图形学学报 | 被引量 : 2次 | 上传用户：ppasu

【摘要】

：

针对编辑传播技术中存在的需要选择合适图像特征、手动调整图像特征权重等问题,提出一种单幅图像训练深度神经网络的编辑传播方法.首先将用户交互转换成距离图并与输入图像级联生成多通道图像,有效地结合图像的视觉和空间特征;其次以多通道图像子块作为深度神经网络的输入,抽取符合用户交互的深度特征,并对深度神经网络进行端到端的训练,从而自动分配图像特征的权重;最后将学习的网络模型作为分类器,估计图像像素属于每类用

【作者】

：

桂彦郭林曾光

【机构】

：

长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙理工大学综合交通运输大数据处理湖南省重点实验室

【出处】

：

计算机辅助设计与图形学学报

【发表日期】

：

2019年08期

【关键词】

：

深度神经网络编辑传播全连接随机场模型图像外观编辑 deep neural networkedit propagationfully connected r

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61402053,61602059,61772087,61802031),湖南省自然科学基金(2016JJ2005,2017JJ3334,2019JJ50666),湖南省教育厅科学研究项目(16C0046,16A008).

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