公开(公告)号：CN105765624B

公开(公告)日：2019-04-12

申请号：CN201480064595.5

申请日：2014-11-24

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： K·何 ,  H·常 ,  J·孙

IPC: G06T3/60

Abstract: 根据本公开内容的实现，以内容感知方式对图像内容进行旋转。在一种实现中，在图像上形成一个网格，并且识别图像内容中的图像线。使用用于对这些线的一个子集旋转预定的旋转角度，而对其它线旋转与该预定的旋转角度不同的角度的能量函数，对该图像进行变形。举一个例子，对于在校正之后旨在是水平或垂直的线，按照将使得它们变成水平或垂直的旋转角度进行旋转，而对倾斜线旋转不同于该旋转角度的角度。

公开(公告)号：CN106462940A

公开(公告)日：2017-02-22

申请号：CN201480071490.2

申请日：2014-10-09

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： K·何 ,  J·孙 ,  X·张

IPC: G06T1/40

CPC classification number: G06K9/66 ,  G06F16/56 ,  G06F16/583 ,  G06K9/4628 ,  G06K9/6255

Abstract: 用于图像中对象检测的神经网络与空间金字塔池化(SPP)层一起被使用。使用所述SPP网络结构，不管图像大小与比例如何都生成固定长度表示。从整个图像计算一次特征图，并且特征可在任意区域(子图像)中被池化以便生成用于训练检测器的固定长度表示。从而，避免卷积特征的重复计算，同时准确性得到提高。

公开(公告)号：CN105917354A

公开(公告)日：2016-08-31

申请号：CN201480072125.3

申请日：2014-10-09

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： K·何 ,  J·孙 ,  X·张 ,  S·任

IPC: G06K9/00

CPC classification number: G06K9/6255 ,  G06K9/4609 ,  G06K9/4628 ,  G06K9/66 ,  G06N3/04

Abstract: 空间金字塔池化(SPP)层与卷积层组合，并把输入图像从较精细到较粗略水平地划分各部分，并且聚集这些部分中的局部特征。SPP层可不管输入大小如何都生成固定长度的输出。SPP层使用的多层空间箱可向对象变形提供稳健性。基于SPP层的系统可池化由于输入尺度的灵活性而以可变尺度提取的特征，从而使其能够生成供测试的全图像表示。此外，SPP网络可允许在训练期间馈送具有不同大小或尺度的图像，这可增加尺度不变性并降低过拟合的风险。

公开(公告)号：CN105765624A

公开(公告)日：2016-07-13

申请号：CN201480064595.5

申请日：2014-11-24

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： K·何 ,  H·常 ,  J·孙

IPC: G06T3/60

CPC classification number: G06T3/0012 ,  G06T3/60 ,  G06T3/608

Abstract: 根据本公开内容的实现，以内容感知方式对图像内容进行旋转。在一种实现中，在图像上形成一个网格，并且识别图像内容中的图像线。使用用于对这些线的一个子集旋转预定的旋转角度，而对其它线旋转与该预定的旋转角度不同的角度的能量函数，对该图像进行变形。举一个例子，对于在校正之后旨在是水平或垂直的线，按照将使得它们变成水平或垂直的旋转角度进行旋转，而对倾斜线旋转不同于该旋转角度的角度。