[发明专利]一种基于深度强化学习的轻量级图像自动裁剪系统及方法

摘要

本发明公开了一种基于深度强化学习的轻量级图像自动裁剪系统及方法，该系统包括环境、动作空间以及嵌入所述环境中的智能体；其中，环境为智能体提供当前观察，计算裁剪动作的实际奖励值和对当前观察图像执行裁剪动作，并更新当前观察；智能体包含预训练卷积神经网络MobileNetV2模型与两个全连接层，用于图像特征提取、输出裁剪动作值与估计状态价值；动作空间根据智能体输出的裁剪动作值，为环境提供实际裁剪动作；本发明的智能体能够自动学习如何做出序列裁剪动作，并使用环境计算的IOU值作为奖励函数，使用更少的裁剪步骤及更短的裁剪时间即可达到SOTA性能。

主权项

1.一种基于深度强化学习的轻量级图像自动裁剪系统，其特征在于，包括环境、动作空间，以及嵌入所述环境中的智能体；所述智能体用于根据环境提供的当前观察输出裁剪动作值，以及所述裁剪动作值的估计状态价值；所述动作空间用于根据智能体输出的裁剪动作值为环境提供实际裁剪动作；所述环境用于为智能体提供当前观察，并根据所述实际裁剪动作对当前观察进行裁剪，计算该实际裁剪动作的实际奖励值并以裁剪后的图像更新当前观察。