Модели глубокого обучения для автоматического определения размеров изображений

Учёные из Университета Шарджи разработали модели глубокого обучения для автоматического определения подходящих размеров изображений. Модели, основанные на Resnet18, DenseNet121 и InceptionV3, предсказывают оптимальные размеры с учётом разрешения.

Традиционные методы ретаргетинга не автоматизируют выбор метода, что приводит к потере информации и искажению изображений. Исследователи устраняют этот пробел, создавая модели, автоматически выбирающие наиболее подходящий метод.

Для обучения моделей использовался набор данных из 46 716 изображений разного разрешения и шести категорий. Эксперименты показали, что предложенный подход с точностью 90% эффективно выбирает методы ретаргетинга, оптимизируя изображения для корректного отображения на экранах разных размеров и пропорций.