图像缩放通过重建从深度特征中-Image Resizing by Reconstruction from Deep Features

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.08475.pdf

摘要

        传统图像缩放方法通常工作在像素空间和使用各种显著性测量。这个挑战是调整图像形状，对比尽力去保留重要内容。在这篇文章中，我们展示图像缩放在特征空间，深度层的神经网络包含丰富的重要分割信息。我们直接调整图像特征图，提取从一个预训练分类网络基于优化。这个新颖的方法利用分层编码的网络，尤其高层区分能力它的较深层，这个识别分割目标和区域，允许保持他们的纵横比。我们使用重建从深度特征减少人工特征介绍通过图像空间缩放操作。我们利用我们的方法在基准数据上，对比当前的方法，证明它的性能优越在挑战图像上。

效果图

更多《计算机视觉与图形学》知识，可关注下方公众号：