摘要
一种基于弱监督训练的平面设计元素重要性检测方法、系统、设备及介质,方法:手工标注全局网格顺序的数据集;通过弱监督训练将图形设计分成全局和局部网格;利用局部序列预测模型和全局序列预测模型得到预测序列和相对权重;文本和视觉特征Vt的相对权重通过权重自适应模型获取;计算图形设计元素的重要性指标;系统、设备及介质用于实现该方法;通过引入平面设计的全局网格和局部网格的划分以及多尺度序列预测模型相结合的策略,优化训练过程并实现高效序列预测;能够以高效、准确且低成本的方式进行设计元素的重要性检测,为广泛的平面设计领域提供了更具可行性的解决方案。
技术关键词
序列预测模型
重要性检测方法
网格
元素
长短期记忆网络
文本
视觉特征
多尺度
重要性检测设备
重要性检测系统
数据
分类网络
光学字符识别
图像编码器
图像块
高斯滤波器
可读存储介质
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需求预测方法
需求预测模型
组合特征向量
数据
分类特征
话题
文本生成模型
关键词
人工智能方法
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孔定位
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