Abstrakt. Verkliga tillämpningar skulle kunna dra nytta av möjligheten att automatiskt generera en finkornig rankning av fotoestetik. Tidigare metoder för bildestetik analys har dock främst fokuserat på grov, binär kategorisering av bilder i hög- eller låg-estetiska kategorier. I detta arbete föreslår vi att lära sig ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk för att rangordna fotoestetik där den relativa rangordningen av fotoestetik är direkt modellerad i förlustfunktionen. Vår modell innehåller gemensamt lärande av meningsfulla fotografiska attribut och information om bildinnehåll som kan hjälpa till att reglera det komplicerade fotoestetik rating problemet. För att träna och analysera denna modell, har vi monterat en ny estetik och attribut databas (AADB) som innehåller estetiska poäng och meningsfulla attribut tilldelas varje bild av flera mänskliga hastigheter. Anonymiserade rater identiteter registreras över bilder som gör att vi kan utnyttja intra-rater konsekvens med hjälp av en ny provtagningsstrategi när du beräknar rankningen förlust av utbildning bildpar. Vi visar att den föreslagna provtagningsstrategin är mycket effektiv och robust inför subjektiv bedömning av bildestetik av individer med olika estetiska smaker. Experiment visar att vår enhetliga modell kan generera estetiska rankningar som är mer förenliga med mänskliga betyg. För att ytterligare validera vår modell visar vi att vi genom att helt enkelt begränsa de uppskattade estetiska poängen kan uppnå toppmoderna klassificeringsprestanda på det befintliga AVA-datasetet.
I REF dess författare hävdar att de två klasserna av höga och låga estetiska kvaliteter innehåller stora intra-klass skillnader, och föreslår en modell för att gemensamt lära sig meningsfulla fotografiska attribut och bildinnehåll information som kan hjälpa till att regularisera komplicerade foto estetiska betygsproblem.
Photo Aesthetics Ranking Network with Attributes and Content Adaptation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}