論文の概要: Predicting Scores of Various Aesthetic Attribute Sets by Learning from Overall Score Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03222v1
• Date: Wed, 6 Dec 2023 01:41:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 16:15:43.820413
• Title: Predicting Scores of Various Aesthetic Attribute Sets by Learning from Overall Score Labels
• Title（参考訳）: 総合スコアラベルから学習した各種美的属性集合のスコア予測
• Authors: Heng Huang, Xin Jin, Yaqi Liu, Hao Lou, Chaoen Xiao, Shuai Cui, Xinning Li, Dongqing Zou
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.63611854474985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Now many mobile phones embed deep-learning models for evaluation or guidance on photography. These models cannot provide detailed results like human pose scores or scene color scores because of the rare of corresponding aesthetic attribute data. However, the annotation of image aesthetic attribute scores requires experienced artists and professional photographers, which hinders the collection of large-scale fully-annotated datasets. In this paper, we propose to replace image attribute labels with feature extractors. First, a novel aesthetic attribute evaluation framework based on attribute features is proposed to predict attribute scores and overall scores. We call it the F2S (attribute features to attribute scores) model. We use networks from different tasks to provide attribute features to our F2S models. Then, we define an aesthetic attribute contribution to describe the role of aesthetic attributes throughout an image and use it with the attribute scores and the overall scores to train our F2S model. Sufficient experiments on publicly available datasets demonstrate that our F2S model achieves comparable performance with those trained on the datasets with fully-annotated aesthetic attribute score labels. Our method makes it feasible to learn meaningful attribute scores for various aesthetic attribute sets in different types of images with only overall aesthetic scores.
• Abstract（参考訳）: 現在、多くの携帯電話は写真の評価や指導のためにディープラーニングモデルを組み込んでいる。 これらのモデルは、対応する美的属性データに乏しいため、人間のポーズスコアやシーンカラースコアなどの詳細な結果を提供することができない。 しかし、画像美的属性スコアのアノテーションは経験豊富なアーティストやプロの写真家を必要とし、大規模な完全注釈付きデータセットの収集を妨げる。 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。 まず,属性特徴に基づく新規な美的属性評価フレームワークを提案し,属性スコアと全体スコアを予測する。 これをF2S(属性スコアの属性)モデルと呼ぶ。 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する。 次に、画像全体における美的属性の役割を記述するための美的属性コントリビューションを定義し、その属性スコアと総合スコアを用いてF2Sモデルをトレーニングする。 公開されているデータセットに対する十分な実験により、私たちのF2Sモデルは、完全に注釈付けされた美的属性スコアラベルでトレーニングされたデータセットと同等のパフォーマンスを達成しています。 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。

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