用于照片美学评估与高亮区域提取的样例特定重复学习
计算机视觉与模式识别
2020-09-17 v1
摘要
美学评估具有主观性，且美学等级的分布是不均衡的。为实现照片美学的自动评估，我们聚焦于通过从训练数据集中重复丢弃中间等级的不可用样本来重新训练基于 CNN 的美学评估模型，以克服不均衡美学数据对分类的影响。进一步地，提出了利用两个重复训练模型提取照片图像美学高亮区域的方法。因此，分析了所提取区域与美学等级的相关性，以说明哪些美学特征影响了照片的美学质量。此外，测试数据集来自称为 500px 的不同数据源。实验结果表明所提方法是有效的。
引用
@article{arxiv.1909.08213,
title = {Sample-specific repetitive learning for photo aesthetic assessment and highlight region extraction},
author = {Ying Dai},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.08213},
year = {2020}
}
备注
15 pages, 9 figures, 3 tables