基于深度卷积神经网络的摄影美学理解
计算机视觉与模式识别
2017-08-10 v2
摘要
评估数字照片的美学价值是一项具有挑战性的任务，主要由于需要考虑众多因素以及该过程的主观性。在本文中，我们提出使用深度卷积神经网络来解决此问题。利用从 Flickr 收集的超过 170 万张照片的数据集，我们训练并评估了一个深度学习模型，其目标是通过分析输入图像的美学价值对其进行分类。这项工作的成果是一个公开可用的基于 Web 的应用程序，可用于多种现实应用，例如通过预选最佳照片来改善专业摄影师的工作流程。
引用
@article{arxiv.1707.08985,
title = {Understanding Aesthetics in Photography using Deep Convolutional Neural Networks},
author = {Maciej Suchecki and Tomasz Trzcinski},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.08985},
year = {2017}
}