Photozilla：面向 20 种摄影风格的大规模摄影数据集与视觉嵌入

社交媒体平台的出现成为数字摄影发展的催化剂，并催生了视觉应用的繁荣。受此驱动，我们引入了一个称为“Photozilla”的大规模数据集，其包含超过 99 万张属于 10 种不同摄影风格的图像。该数据集随后被用于训练 3 个分类模型，以自动将图像分类至相应风格，取得了约 96% 的准确率。随着数字摄影的快速发展，我们观察到新型摄影风格以指数级速度涌现。基于此，我们提出了一种新颖的基于 Siamese 的网络，其使用训练好的分类模型作为基础架构，仅以 25 个训练样本即可适应并分类未见过的风格。我们报告了识别另外 10 种不同摄影风格类型超过 68% 的准确率。该数据集可在 https://trisha025.github.io/Photozilla/ 获取。