論文の概要: AACP: Aesthetics assessment of children's paintings based on self-supervised learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07578v1
• Date: Tue, 12 Mar 2024 12:07:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 21:46:05.225335
• Title: AACP: Aesthetics assessment of children's paintings based on self-supervised learning
• Title（参考訳）: AACP:自己教師型学習に基づく児童絵画の美学評価
• Authors: Shiqi Jiang, Ning Li, Chen Shi, Liping Guo, Changbo Wang, Chenhui Li
• Abstract要約: 小児絵画の美学評価(AACP)は画像美学評価(IAA)の重要な分野である これまでのアプローチでは、大規模なデータセットのトレーニングと、画像に対する美学スコアの提供に頼っていた。 子どもの絵の美学評価データセットを構築し,自己指導型学習モデルを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.672268781368672
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Aesthetics Assessment of Children's Paintings (AACP) is an important branch of the image aesthetics assessment (IAA), playing a significant role in children's education. This task presents unique challenges, such as limited available data and the requirement for evaluation metrics from multiple perspectives. However, previous approaches have relied on training large datasets and subsequently providing an aesthetics score to the image, which is not applicable to AACP. To solve this problem, we construct an aesthetics assessment dataset of children's paintings and a model based on self-supervised learning. 1) We build a novel dataset composed of two parts: the first part contains more than 20k unlabeled images of children's paintings; the second part contains 1.2k images of children's paintings, and each image contains eight attributes labeled by multiple design experts. 2) We design a pipeline that includes a feature extraction module, perception modules and a disentangled evaluation module. 3) We conduct both qualitative and quantitative experiments to compare our model's performance with five other methods using the AACP dataset. Our experiments reveal that our method can accurately capture aesthetic features and achieve state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 子どもの絵の美学評価 (AACP) は、画像美学評価 (IAA) の重要な分野であり、児童教育において重要な役割を担っている。 このタスクは、利用可能な限られたデータや、複数の視点から評価指標の要求など、ユニークな課題を提示する。 しかし、従来のアプローチは大規模なデータセットのトレーニングに頼っており、AACPには適用できない画像に美学スコアを提供する。 この問題を解決するために,児童絵画の美的評価データセットと,自己教師付き学習に基づくモデルを構築した。 1)2つの部分からなる新しいデータセットを構築し,第1部は児童絵画の20k以上の無ラベル画像,第2部は児童絵画の1.2k画像,第2部は複数の意匠の専門家がラベル付けした8つの属性を含む。 2)特徴抽出モジュール,知覚モジュール,不連続評価モジュールを含むパイプラインを設計する。 3) 定性的および定量的な実験を行い,AACPデータセットを用いた他の5つの手法との比較を行った。 実験により, 審美的特徴を正確に把握し, 最新性能が得られることを明らかにした。

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