論文の概要: Personalized Image Aesthetics Assessment with Rich Attributes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16754v1
• Date: Thu, 31 Mar 2022 02:23:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-01 15:04:55.513401
• Title: Personalized Image Aesthetics Assessment with Rich Attributes
• Title（参考訳）: リッチ属性を用いたパーソナライズド画像美学評価
• Authors: Yuzhe Yang, Liwu Xu, Leida Li, Nan Qie, Yaqian Li, Peng Zhang, Yandong Guo
• Abstract要約: 我々は、パーソナライズされた画像美学の最も包括的な主観的研究を行い、Rich Attributes (PARA) を用いたパーソナライズされた画像美学データベースを導入する。 PARAは、9つの画像指向の目的属性と4つの人間指向の主観的属性を含む、リッチなアノテーションを備えている。 また,条件付きPIAAモデルも提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.61053167813472
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Personalized image aesthetics assessment (PIAA) is challenging due to its highly subjective nature. People's aesthetic tastes depend on diversified factors, including image characteristics and subject characters. The existing PIAA databases are limited in terms of annotation diversity, especially the subject aspect, which can no longer meet the increasing demands of PIAA research. To solve the dilemma, we conduct so far, the most comprehensive subjective study of personalized image aesthetics and introduce a new Personalized image Aesthetics database with Rich Attributes (PARA), which consists of 31,220 images with annotations by 438 subjects. PARA features wealthy annotations, including 9 image-oriented objective attributes and 4 human-oriented subjective attributes. In addition, desensitized subject information, such as personality traits, is also provided to support study of PIAA and user portraits. A comprehensive analysis of the annotation data is provided and statistic study indicates that the aesthetic preferences can be mirrored by proposed subjective attributes. We also propose a conditional PIAA model by utilizing subject information as conditional prior. Experimental results indicate that the conditional PIAA model can outperform the control group, which is also the first attempt to demonstrate how image aesthetics and subject characters interact to produce the intricate personalized tastes on image aesthetics. We believe the database and the associated analysis would be useful for conducting next-generation PIAA study. The project page of PARA can be found at: https://cv-datasets.institutecv.com/#/data-sets.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズドイメージ美学アセスメント(PIAA)は、その主観性が高いため困難である。 人の美的嗜好は、画像の特徴や被写体文字を含む多様な要素に依存する。 既存のPIAAデータベースは、アノテーションの多様性、特に、PIAA研究の増大する要求を満たすことができない主題の観点から制限されている。 このジレンマを解決するために,これまでに,パーソナライズされた画像美学の最も包括的な主観的研究を行い,31,220枚の画像に注釈を付した,リッチ属性(para)のパーソナライズされた画像美学データベースを438名導入した。 PARAは、9つの画像指向の目的属性と4つの人間指向の主観的属性を含む、リッチなアノテーションを備えている。 また、PIAAやユーザ・ポートレートの研究を支援するために、人格特性などの脱感作情報も提供される。 アノテーションデータの包括的分析を行い、統計的研究により、美的嗜好を主観的属性によって反映できることを示す。 また,条件付きpiaaを条件付きプリミティブとして用いることにより,条件付きpiaaモデルを提案する。 実験の結果,条件付きpiaaモデルは制御群よりも優れており,画像美学と被写体キャラクタの相互作用が画像美学において複雑にパーソナライズされた嗜好を生み出すことを示す最初の試みでもある。 データベースと関連する分析は,次世代PIAA研究の実施に有用であると考えられる。 PARAのプロジェクトページは、https://cv-datasets.institutecv.com/#/data-setsにある。

関連論文リスト

• AID-AppEAL: Automatic Image Dataset and Algorithm for Content Appeal Enhancement and Assessment Labeling [11.996211235559866]
  Image Content Appeal Assessment (ICAA) は、画像のコンテンツが視聴者に対して生成する肯定的な関心のレベルを定量化する新しいメトリクスである。 ICAAは、画像の芸術的品質を判断する伝統的な画像美学評価(IAA)とは異なる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T01:40:32Z)
• Predicting Scores of Various Aesthetic Attribute Sets by Learning from Overall Score Labels [54.63611854474985]
  本稿では,画像属性ラベルを特徴抽出器に置き換えることを提案する。 異なるタスクのネットワークを使用して、F2Sモデルに属性機能を提供します。 本手法は, 各種の美的属性セットに対して, 総合的な美的スコアのみを用いて有意な属性スコアを学習できるようにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-06T01:41:49Z)
• Unveiling The Factors of Aesthetic Preferences with Explainable AI [0.0]
  本研究では,機械学習(ML)モデルを用いて,新しい視点を開拓する。 我々のモデルはこれらの属性を入力として処理し、画像の美的スコアを予測する。 本研究の目的は,画像における審美的嗜好の複雑な性質をMLを通して明らかにし,審美的判断に影響を及ぼす属性をより深く理解することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-24T11:06:22Z)
• Image Aesthetics Assessment via Learnable Queries [59.313054821874864]
  本稿では,IAA-LQを用いた画像美学評価手法を提案する。 フリーズされた画像エンコーダから得られた事前訓練された画像特徴から、学習可能なクエリを適応して美的特徴を抽出する。 実世界のデータに関する実験では、IAA-LQの利点が示され、SRCCとPLCCでそれぞれ2.2%、そして2.1%が最先端の手法に勝っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-06T09:42:16Z)
• Towards Artistic Image Aesthetics Assessment: a Large-scale Dataset and a New Method [64.40494830113286]
  まず、Boldbrush Artistic Image dataset (BAID)という大規模なAIAAデータセットを紹介します。 そこで我々は,芸術的イメージを評価するために,スタイル特異的で汎用的な美的情報を効果的に抽出し,活用する新たな手法であるSAANを提案する。 実験により,提案手法は提案したBAIDデータセット上で既存のIAA手法よりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-27T12:59:15Z)
• VILA: Learning Image Aesthetics from User Comments with Vision-Language Pretraining [53.470662123170555]
  ユーザからのコメントから画像美学を学習し、マルチモーダルな美学表現を学習するための視覚言語事前学習手法を提案する。 具体的には、コントラスト的および生成的目的を用いて、画像テキストエンコーダ-デコーダモデルを事前訓練し、人間のラベルなしでリッチで汎用的な美的意味学を学習する。 以上の結果から,AVA-Captionsデータセットを用いた画像の美的字幕化において,事前学習した美的視覚言語モデルよりも優れていたことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-24T23:57:28Z)
• Aesthetic Attributes Assessment of Images with AMANv2 and DPC-CaptionsV2 [65.5524793975387]
  DPC-CaptionsV2という新しいデータセットを半自動で構築する。 DPC-CaptionsV2の画像には、合成、照明、色、主題の4つの美的属性を含む。 本手法は,従来のAMANモデルよりも美的トピックに近い4つの美的属性に対するコメントを予測できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-09T03:20:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。