En bilds stil spelar en viktig roll för hur den betraktas, men stilen har inte uppmärksammats särskilt mycket i forskningen om datorseende. Vi beskriver ett tillvägagångssätt för att förutsäga bildstil, och gör en grundlig utvärdering av olika bildfunktioner för dessa uppgifter. Vi finner att funktioner inlärda i ett flerlagersnätverk i allmänhet presterar bäst även när de tränas med objektklass (inte stil) etiketter. Våra storskaliga inlärningsmetoder resulterar i den bästa publicerade prestandan på en befintlig datauppsättning av estetiska betyg och fotografiska stilanteckningar. Vi presenterar två nya dataset: 80K Flickr fotografier kommenterade med 20 curated stil etiketter, och 85K målningar kommenterade med 25 stil / Genre etiketter. Vårt tillvägagångssätt visar utmärkt klassificeringsprestanda på båda dataseten. Vi använder de inlärda klassificeringarna för att utöka traditionell tag-baserad bildsökning för att ta hänsyn till stilistiska begränsningar, och demonstrera korsdataset förståelse av stil.
REF beskrev ett tillvägagångssätt för att förutsäga bildstilen genom att utvärdera olika visuella funktioner.
Recognizing Image Style
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}