Estetisk kvalitet förutsägelse är en utmanande uppgift i datorseende gemenskapen på grund av det komplexa samspelet med semantiskt innehåll och fotografisk teknik. Nya studier på den kraftfulla djupinlärning baserad estetisk kvalitet bedömning brukar använda en binär hög-låg etikett eller en numerisk poäng för att representera den estetiska kvaliteten. Men den skalära representationen kan inte beskriva väl de underliggande sorterna av människans uppfattning om estetik. I detta arbete föreslår vi att förutsäga den estetiska score fördelningen (dvs. en score distribution vektor av den ordinala grundläggande mänskliga betyg) med hjälp av Deep Convolutional Neural Network (DCNN). Konventionella DCNN som syftar till att minimera skillnaden mellan de förutsagda skalartalen eller vektorerna och marksanningen kan inte användas direkt för den ordinala grundläggande klassificeringsfördelningen. Således presenteras en ny CNN baserad på den kumulativa fördelningen med Jensen-Shannon divergens (CJS-CNN) för att förutsäga den estetiska poängfördelningen av mänskliga betyg, med en ny tillförlitlighetskänslig inlärningsmetod baserad på kurtos i poängfördelningen. Experimentella resultat på storskaliga estetiska data visar effektiviteten av vår introducerade CJS-CNN i denna uppgift. Genom att omarbeta det förutsagda histogrammet till ett binärt score med hjälp av medelvärdet och ett relativt småskaligt CNN överträffar den föreslagna metoden dessutom de senaste metoderna för klassificering av estetiska bilder. 10) och förordning (EEG) nr 4064/89. Hist. Var., Skew. och kur. är korta för histogram, varians, skevhet och kurtos. Medelpoängen på histogrammet är nästan desamma. Men histogrammen skiljer sig från varandra med sin statistik. De mänskliga tittarsiffrorna är ganska subjektiva. Bilderna är från AVA-datasetet. Denna förordning är till alla delar bindande och direkt tillämplig i alla medlemsstater.
I en mer omfattande poäng förutsägelse uppgift, Jin et al. I REF föreslogs att man skulle använda ett histogram för att representera bildens estetiska kvalitet för att uttrycka de statistiska egenskaperna hos fördelningen av bildpoäng.
Predicting Aesthetic Score Distribution through Cumulative Jensen-Shannon Divergence
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}