BackFlip：局部与全局数据增强对艺术图像审美评估的影响
计算机视觉与模式识别
2024-08-27 v1
摘要
评估艺术图像的审美质量 presents unique 挑战，因为审美本质上具有主观性，而艺术作品具备复杂的视觉特征。常用于自然图像计算机视觉中的基本数据增强技术可能不适用于艺术图像的审美评估任务，因为它们会改变艺术图像的构图。在本文中，我们探讨了局部与全局数据增强技术对艺术图像审美评估（IAA）的影响。我们引入 BackFlip，这是一种专为艺术 IAA 设计的局部数据增强技术。我们在三个艺术图像数据集和四个神经网络架构上评估了 BackFlip 的性能，并将其与常用数据增强技术进行比较。随后，我们通过消融研究分析了 BackFlip 管道中各组件的效果。我们的发现表明，局部增强如 BackFlip 在大多数情况下优于全局增强用于艺术 IAA，可能是因为它们不会扰动艺术图像的构图。这些结果强调了在未来的计算审美研究中考虑局部与全局增强的重要性。
引用
@article{arxiv.2408.14173,
title = {BackFlip: The Impact of Local and Global Data Augmentations on Artistic Image Aesthetic Assessment},
author = {Ombretta Strafforello and Gonzalo Muradas Odriozola and Fatemeh Behrad and Li-Wei Chen and Anne-Sofie Maerten and Derya Soydaner and Johan Wagemans},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.14173},
year = {2024}
}
备注
Published at the VISART VII workshop at ECCV 2024. Ombretta Strafforello, Gonzalo Muradas Odriozola, Fatemeh Behrad, Li-Wei Chen, Anne-Sofie Maerten and Derya Soydaner contributed equally to this work