I denna artikel undersöker vi bildestetik klassificeringsproblem, aka, automatiskt klassificera en bild i låg eller hög estetisk kvalitet, vilket är ett ganska utmanande problem bortom bildigenkänning. Deep convolutional neural network (DCNN) metoder har nyligen visat lovande resultat för bildestetik bedömning. För närvarande föreslås en kraftfull startmodul som visar mycket hög prestanda i objektklassificering. Initiationsmodulen har dock inte beaktats för problemet med bildestetik. I detta dokument föreslår vi en ny DCNN struktur kodnamn ILGNet för bildestetik klassificering, som introducerar Inception modulen och ansluter mellanliggande lokala lager till det globala lagret för utdata. Dessutom använder vi en förtränad bildklassificering CNN kallad GoogLeNet på ImageNet dataset och finjustera vårt anslutna lokala och globala lager på den storskaliga estetik bedömning AVA dataset [1]. De experimentella resultaten visar att det föreslagna ILGNet överträffar toppmoderna resultat i bildestetikbedömningen i AVA-riktmärket.
I REF föreslår dess författare, som återigen strävar efter att ta hänsyn till både lokala och globala funktioner hos bilder, en DCNN-arkitektur som heter ILGNet, som kombinerar både Inception-modulerna och ett uppkopplat lager av både lokala och globala funktioner.
Deep image aesthetics classification using inception modules and fine-tuning connected layer
{'venue': '2016 8th International Conference on Wireless Communications & Signal Processing (WCSP)', 'journal': '2016 8th International Conference on Wireless Communications & Signal Processing (WCSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}