基于可学习查询的图像美学评估
计算机视觉与模式识别
2024-10-28 v1
摘要
图像美学评估(IAA)旨在估计图像的美学质量。依据图像内容，需选取不同标准来评估其美学。现有工作利用基于内容知识的预训练视觉骨干网络学习图像美学。然而，训练这些骨干网络耗时且存在注意力分散问题。受视觉-语言对齐中可学习查询的启发，我们提出基于可学习查询的图像美学评估(IAA-LQ)方法。该方法适配可学习查询，从冻结图像编码器获得的预训练图像特征中提取美学特征。在真实数据上的大量实验证明了IAA-LQ的优势，在SRCC和PLCC指标上分别超越最佳SOTA方法2.2%和2.1%。
引用
@article{arxiv.2309.02861,
title = {Image Aesthetics Assessment via Learnable Queries},
author = {Zhiwei Xiong and Yunfan Zhang and Zhiqi Shen and Peiran Ren and Han Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.02861},
year = {2024}
}
备注
This work has been submitted to the IEEE for possible publication