Konvolutionella neurala nätverk (CNN) har allmänt antagits för många avbildningsapplikationer. För bildestetik förutsägelse, state-of-the-art algoritmer utbilda CNNs på en nyligen publicerad storskalig datauppsättning, AVA. Fördelningen av estetiska poäng på denna datauppsättning är dock extremt obalanserad, vilket begränsar förutsägelseförmågan hos befintliga metoder. Vi övervinner en sådan begränsning genom att använda viktade CNN. Vi tränar en regressionsmodell som förbättrar prediktionsnoggrannheten för estetiska poäng över toppmoderna algoritmer. Dessutom föreslår vi en ny histogram förutsägelse modell som inte bara förutsäger den estetiska poäng, men också uppskattar svårigheten att utföra estetik bedömning för en inmatningsbild. Vi visar vidare en bildförbättring applikation där vi får en estetiskt tilltalande gröda av en ingångsbild med hjälp av vår regressionsmodell.
Senare, Jin et al. REF kom fram till en CNN-baserad histogramförutsägelsemodell som inte bara förutsäger den estetiska poängen utan också kan få en estetiskt tilltalande skörd av en ingångsbild med samma regressionsmodell.
Image aesthetic predictors based on weighted CNNs
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}