論文の概要: UMAAF: Unveiling Aesthetics via Multifarious Attributes of Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11306v1
• Date: Sun, 19 Nov 2023 11:57:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-21 21:11:30.720535
• Title: UMAAF: Unveiling Aesthetics via Multifarious Attributes of Images
• Title（参考訳）: UMAAF:画像の多面的属性による美学の展開
• Authors: Weijie Li, Yitian Wan, Xingjiao Wu, Junjie Xu, Liang He
• Abstract要約: 画像の絶対属性と相対属性の両方をモデル化する統一多属性美意識評価フレームワーク(UMAAF)を提案する。 UMAAFは、TAD66KとAVAデータセット上で最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.060601053248241
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the increasing prevalence of smartphones and websites, Image Aesthetic Assessment (IAA) has become increasingly crucial. While the significance of attributes in IAA is widely recognized, many attribute-based methods lack consideration for the selection and utilization of aesthetic attributes. Our initial step involves the acquisition of aesthetic attributes from both intra- and inter-perspectives. Within the intra-perspective, we extract the direct visual attributes of images, constituting the absolute attribute. In the inter-perspective, our focus lies in modeling the relative score relationships between images within the same sequence, forming the relative attribute. Then, to better utilize image attributes in aesthetic assessment, we propose the Unified Multi-attribute Aesthetic Assessment Framework (UMAAF) to model both absolute and relative attributes of images. For absolute attributes, we leverage multiple absolute-attribute perception modules and an absolute-attribute interacting network. The absolute-attribute perception modules are first pre-trained on several absolute-attribute learning tasks and then used to extract corresponding absolute attribute features. The absolute-attribute interacting network adaptively learns the weight of diverse absolute-attribute features, effectively integrating them with generic aesthetic features from various absolute-attribute perspectives and generating the aesthetic prediction. To model the relative attribute of images, we consider the relative ranking and relative distance relationships between images in a Relative-Relation Loss function, which boosts the robustness of the UMAAF. Furthermore, UMAAF achieves state-of-the-art performance on TAD66K and AVA datasets, and multiple experiments demonstrate the effectiveness of each module and the model's alignment with human preference.
• Abstract（参考訳）: スマートフォンやウェブサイトの普及に伴い、画像美容アセスメント(IAA)はますます重要になっている。 IAAにおける属性の重要性は広く認識されているが、多くの属性に基づく手法では美的属性の選択と利用について考慮されていない。 最初のステップは、パースペクティブとインタースペクティブの両方から美的属性を取得することです。 本研究では,画像の直接的視覚特性を抽出し,絶対的属性を構成する。 inter-perspectiveでは、同じシーケンス内の画像間の相対スコア関係をモデル化し、相対属性を形成することに重点を置いている。 次に,画像属性の美的評価をよりよく活用するために,画像の絶対的属性と相対的属性の両方をモデル化する統一多属性美的評価フレームワーク(umaaf)を提案する。 絶対属性に対しては,複数の絶対属性認識モジュールと絶対属性相互作用ネットワークを利用する。 絶対属性認識モジュールは、まずいくつかの絶対属性学習タスクで事前訓練され、その後、対応する絶対属性の特徴を抽出するために使用される。 絶対属性相互作用ネットワークは、多様な絶対属性特徴の重みを適応的に学習し、それらを様々な絶対属性視点から汎用的な美的特徴と効果的に統合し、美的予測を生成する。 画像の相対的属性をモデル化するために,画像間の相対的ランク付けと相対的距離関係を相対的相関損失関数で検討し,umaafのロバスト性を高める。 さらに、umaaf は tad66k と ava データセットで最先端のパフォーマンスを実現し、複数の実験で各モジュールの有効性とモデルの人間好みとの整合を実証した。

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