Vad är det som får en bild att framstå som realistisk? I detta arbete tittar vi på denna fråga ur ett datadrivet perspektiv, genom att lära oss uppfattningen av visuell realism direkt från stora mängder omärkta data. I synnerhet utbildar vi en Convolutional Neural Network (CNN) modell som skiljer naturliga fotografier från automatiskt genererade sammansatta bilder. Modellen lär sig att förutsäga visuell realism av en scen i termer av färg, belysning och texturkompatibilitet, utan några mänskliga kommentarer om den. Vår modell överträffar tidigare verk som förlitar sig på handgjorda heuristiker för uppgiften att klassificera realistiska vs orealistiska bilder. Dessutom använder vi vår lärda modell för att beräkna optimala parametrar för en kompositionsmetod, för att maximera den visuella realism som vår CNN-modell förutspår. Vi demonstrerar dess fördel mot befintliga metoder genom en mänsklig perception studie.
Nyligen, Zhu et al. REF utbildade en CNN-modell för att göra realismbedömning av sammansatta bilder och tillämpade modellen för att förbättra realismen.
Learning a Discriminative Model for the Perception of Realism in Composite Images
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}