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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于序列编码与图像特征学习的内容感知图形布局生成方法、系统及装置，该方法设计了序列编码模块用于将序列约束语句进行编码学习，多尺度特征网络对图形进行特征学习，再将序列特征与图像特征连接送入transformer编码器和解码器对特征全局进行处理，实现生成符合序列约束的内容感知图形布局。本发明将序列特征与图像特征进行融合，送入transformer编码器与解码器。最后，通过引入自注意力机制的自注意变换模块对向量进行全局建模，实现全局特征的交互和整合，从而生成符合序列语句约束的内容感知图形布局。本发明可用于海报、网页、杂志自动生成等领域。
主权项：1.一种基于序列编码与图像特征学习的内容感知图形布局生成方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：（1）获取图像布局标注文本的序列语句，映射为包含位置编码的特征向量，具体为：获取样本可约束序列信息，结合序列词库映射、正弦余弦位置编码、transformer编码器和全连接网络用于提取序列特征，并利用自注意机制对序列特征全局进行建模学习；（2）基于多尺度特征卷积层对输入图像进行特征提取，获取图像的最高语义两层的图像特征，将具有最高语义两层特征进行进行上采样融合后与序列特征进行连接，作为最终图像特征；（3）将连接的序列特征与图像特征展开为一维向量，通过自注意变换对序列和图像特征信息进行语言与视觉表示学习，得到全局序列语句约束信息和图像空间信息的全局特征；（4）根据全局特征分别预测图形布局中图形元素类别与图形元素位置，具体为：对学习到的全局序列特征与图像特征进行维度映射和非线性变换，生成图形元素类别信息与位置信息，元素的类别数量与对应的位置组合成图形布局。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于序列编码与图像特征学习的内容感知图形布局生成方法、系统及装置
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