論文の概要: Considering user agreement in learning to predict the aesthetic quality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06956v1
• Date: Wed, 13 Oct 2021 18:00:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-16 11:38:17.432173
• Title: Considering user agreement in learning to predict the aesthetic quality
• Title（参考訳）: 審美的品質を予測する学習におけるユーザ合意の検討
• Authors: Suiyi Ling, Andreas Pastor, Junle Wang, Patrick Le Callet
• Abstract要約: 本稿では、平均意見スコアと標準偏差の両方をエンドツーエンドに予測するために、再適応型マルチタスクアテンションネットワークを提案する。 このような損失により、モデルは観察者の意見の多様性に関連するコンテンツの不確実性を学ぶことが奨励される。 提案したマルチタスク美的モデルが,2種類の審美的データセットに対して最先端のパフォーマンスを実現することを示す実験が実施されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.255447771350404
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: How to robustly rank the aesthetic quality of given images has been a long-standing ill-posed topic. Such challenge stems mainly from the diverse subjective opinions of different observers about the varied types of content. There is a growing interest in estimating the user agreement by considering the standard deviation of the scores, instead of only predicting the mean aesthetic opinion score. Nevertheless, when comparing a pair of contents, few studies consider how confident are we regarding the difference in the aesthetic scores. In this paper, we thus propose (1) a re-adapted multi-task attention network to predict both the mean opinion score and the standard deviation in an end-to-end manner; (2) a brand-new confidence interval ranking loss that encourages the model to focus on image-pairs that are less certain about the difference of their aesthetic scores. With such loss, the model is encouraged to learn the uncertainty of the content that is relevant to the diversity of observers' opinions, i.e., user disagreement. Extensive experiments have demonstrated that the proposed multi-task aesthetic model achieves state-of-the-art performance on two different types of aesthetic datasets, i.e., AVA and TMGA.
• Abstract（参考訳）: 与えられた画像の美的品質をしっかりとランク付けする方法は、長い間不適切なトピックであった。 このような課題は主に、様々なタイプのコンテンツについての様々な観察者の多様な主観的意見に由来する。 平均的な美的意見スコアを予測するのではなく,スコアの標準偏差を考慮してユーザ合意を推定することへの関心が高まっている。 それにもかかわらず、一対のコンテンツを比較する場合、美的スコアの違いにどの程度自信があるかを考える研究はほとんどない。 そこで本稿では,(1)平均評価スコアと標準偏差の両方をエンドツーエンドで予測するための再適応型マルチタスク・アテンションネットワークを提案する。 このような損失により、モデルは、観察者の意見の多様性、すなわちユーザーの不一致に関連するコンテンツの不確実性を学ぶことが奨励される。 広汎な実験により、提案したマルチタスク美学モデルは、AVAとTMGAの2つの異なるタイプの美学データセット上で最先端のパフォーマンスを達成することが示された。

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