論文の概要: Exploring to establish an appropriate model for mage aesthetic assessment via CNN-based RSRL: An empirical study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03316v1
• Date: Mon, 7 Jun 2021 03:20:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-09 13:34:34.673384
• Title: Exploring to establish an appropriate model for mage aesthetic assessment via CNN-based RSRL: An empirical study
• Title（参考訳）: CNNベースのRSRLによるマージ審美評価のための適切なモデルの構築:実証的研究
• Authors: Ying Dai
• Abstract要約: CNNの最終層FCノードの絡み合い度を反映したD尺度を導入する。 複数の写真スコア予測モデルから最適なモデルを決定するアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8073142980733
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To establish an appropriate model for photo aesthetic assessment, in this paper, a D-measure which reflects the disentanglement degree of the final layer FC nodes of CNN is introduced. By combining F-measure with D-measure to obtain a FD measure, an algorithm of determining the optimal model from the multiple photo score prediction models generated by CNN-based repetitively self-revised learning(RSRL) is proposed. Furthermore, the first fixation perspective(FFP) and the assessment interest region(AIR) of the models are defined and calculated. The experimental results show that the FD measure is effective for establishing the appropriate model from the multiple score prediction models with different CNN structures. Moreover, the FD-determined optimal models with the comparatively high FD always have the FFP an AIR which are close to the human's aesthetic perception when enjoying photos.
• Abstract（参考訳）: フォト審美評価のための適切なモデルを確立するため、cnnの最終層fcノードの不等角度を反映するd測定器を導入する。 F測度とD測度を組み合わせてFD測度を求めることにより、CNNに基づく反復自己修正学習(RSRL)によって生成された複数光スコア予測モデルから最適なモデルを決定するアルゴリズムを提案する。 さらに、モデルの第一固定視点(FFP)と評価関心領域(AIR)を定義して算出する。 実験の結果、fd測度はcnn構造が異なる複数のスコア予測モデルから適切なモデルを確立するのに有効であることがわかった。 さらに、比較的高いFDを持つFD決定最適モデルは、写真を楽しむときに人間の審美的知覚に近いFFPとAIRを常に持っている。

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