Djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) har nyligen visat sig generera lovande resultat för estetik bedömning. Emellertid, prestandan av dessa djupa CNN-metoder äventyras ofta av begränsningen att neurala nätverket bara tar fast storlek ingång. För att uppfylla detta krav måste indatabilder omvandlas genom beskärning, förvrängning eller stoppning, vilket ofta ändrar bildsammansättningen, minskar bildupplösningen eller orsakar bildförvrängning. Således är estetiken av originalbilderna nedsatt på grund av potentiell förlust av finkorniga detaljer och holistisk bildlayout. Sådana finkorniga detaljer och holistisk bildlayout är dock avgörande för att utvärdera en bilds estetik. I detta dokument presenterar vi en adaptiv Layout-Aware Multi-Patch Convolutional Neural Network (A-Lamp CNN) arkitektur för foto estetisk bedömning. Detta nya system kan acceptera godtyckliga bilder och dra lärdom av både finjusterade detaljer och holistisk bildlayout samtidigt. För att möjliggöra utbildning på dessa hybrida ingångar, vi utökar metoden genom att utveckla en dedikerad dual-subnet neurala nätverk struktur, dvs.. ett multi-Patch-subnät och ett Layout-Aware-subnät. Vi bygger vidare ett aggregeringslager för att effektivt kombinera hybridfunktionerna från dessa två subnät. Omfattande experiment på det storskaliga estetikbedömningsriktmärket (AVA) visar på betydande prestandaförbättringar jämfört med hjärtats tillstånd i fotoestetikbedömningen.
REF föreslog en A-Lamp CNN-arkitektur för att lära sig den finkorniga och den övergripande layouten estetiska bedömning samtidigt.
A-Lamp: Adaptive Layout-Aware Multi-patch Deep Convolutional Neural Network for Photo Aesthetic Assessment
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}