《Query-dependent Aesthetic Model with Deep Learning for Photo Quality Assessment》 论文学习笔记
Posted 帅气的小王子
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了《Query-dependent Aesthetic Model with Deep Learning for Photo Quality Assessment》 论文学习笔记相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
论文提出了一种“上下文相关”的美学质量评价模型,与以前所不同在于
1)放弃手写特征
2)不适用统一模型评价所有图片
3)不依赖其他辅助信息,不针对特定类别
网络设计:
网络有三个卷积层,俩个全连接层,设计的十分简单,但效果要比复杂的网络还好,原因在于两点:
1)卷积核较大,输入尺寸较大,较好的展现了图像的局部整体信息。
2)全连接层接第二层卷积层,得以保留部分全局信息。
究其原因在于美学评价更为抽象。
流程:
首先提取图像的视觉特征与文本特征,接下来去训练集召回相关图片组成“上下文相关”训练集,然后训练美学模型,最后得到结果。
效率:
论文声明效率可达每张小于0.01秒,在1核,3.4GHz的CPU上,内存4gb,无GPU。
以上是关于《Query-dependent Aesthetic Model with Deep Learning for Photo Quality Assessment》 论文学习笔记的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章