論文の概要: AID-AppEAL: Automatic Image Dataset and Algorithm for Content Appeal Enhancement and Assessment Labeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05546v1
• Date: Mon, 8 Jul 2024 01:40:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 17:19:52.488134
• Title: AID-AppEAL: Automatic Image Dataset and Algorithm for Content Appeal Enhancement and Assessment Labeling
• Title（参考訳）: AID-AppEAL:コンテンツ魅力向上とアセスメントラベリングのための自動画像データセットとアルゴリズム
• Authors: Sherry X. Chen, Yaron Vaxman, Elad Ben Baruch, David Asulin, Aviad Moreshet, Misha Sra, Pradeep Sen,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.996211235559866
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose Image Content Appeal Assessment (ICAA), a novel metric that quantifies the level of positive interest an image's content generates for viewers, such as the appeal of food in a photograph. This is fundamentally different from traditional Image-Aesthetics Assessment (IAA), which judges an image's artistic quality. While previous studies often confuse the concepts of ``aesthetics'' and ``appeal,'' our work addresses this by being the first to study ICAA explicitly. To do this, we propose a novel system that automates dataset creation and implements algorithms to estimate and boost content appeal. We use our pipeline to generate two large-scale datasets (70K+ images each) in diverse domains (food and room interior design) to train our models, which revealed little correlation between content appeal and aesthetics. Our user study, with more than 76% of participants preferring the appeal-enhanced images, confirms that our appeal ratings accurately reflect user preferences, establishing ICAA as a unique evaluative criterion. Our code and datasets are available at https://github.com/SherryXTChen/AID-Appeal.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、画像中の食品の魅力などの視聴者に対して、画像コンテンツが生成する肯定的な関心度を定量化する新しい指標である画像コンテンツ魅力評価(ICAA)を提案する。 これは、画像の芸術的品質を判断する伝統的な画像美学評価(IAA)と根本的に異なる。 従来の研究は「美学」と「アペアル」の概念を混同することが多いが、我々の研究はICAAを初めて明示的に研究することでこの問題に対処している。 そこで本研究では,データセット作成を自動化する新しいシステムを提案し,コンテンツ魅力を推定・促進するアルゴリズムを実装した。 パイプラインを使用して、さまざまなドメイン(フードとルームインテリアデザイン)で2つの大規模なデータセット(それぞれ70K以上の画像)を生成してモデルをトレーニングしています。 ユーザスタディでは、参加者の76%以上がアピール強調画像を好むが、私たちのアピール評価がユーザの好みを正確に反映していることを確認し、ICAAをユニークな評価基準として確立した。 私たちのコードとデータセットはhttps://github.com/SherryXTChen/AID-Appeal.comで公開されています。

関連論文リスト

• 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 Visual Question Answering of Photographs [15.83390933825182]
  本稿では,画像の美的視覚的質問と回答(AVQA)という,美的言語評価の新しい課題を提案する。 目的QAペアは、提案した美的属性分析アルゴリズムによって生成される。 我々は,72,168の高品質画像と324,756対の審美的質問を含む,最初の審美的視覚的質問応答データセットであるAesVQAを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-10T07:27:57Z)
• Exploring CLIP for Assessing the Look and Feel of Images [87.97623543523858]
  ゼロショット方式で画像の品質知覚(ルック)と抽象知覚(フィール)の両方を評価するために,コントラスト言語-画像事前学習(CLIP)モデルを導入する。 以上の結果から,CLIPは知覚的評価によく適合する有意義な先行情報を捉えることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-25T17:58:16Z)
• Understanding Aesthetics with Language: A Photo Critique Dataset for Aesthetic Assessment [6.201485014848172]
  74K画像と220Kコメントを含むCritique Photo Redditデータセット(RPCD)を提案する。 我々は、美的判断の指標として批判の感情の極性を利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-17T08:16:20Z)
• Distilling Knowledge from Object Classification to Aesthetics Assessment [68.317720070755]
  画像美学アセスメント(IAA)の主なジレンマは、審美ラベルの抽象的な性質に由来する。 我々は,IAAモデルに対して,多様な画像内容のセマンティック・パターンに関する知識を抽出することを提案する。 蒸留知識を用いてエンド・ツー・エンドのシングルバックボーンIAAモデルを監督することにより、IAAモデルの性能が大幅に向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-02T00:39:01Z)
• User-Guided Personalized Image Aesthetic Assessment based on Deep Reinforcement Learning [64.07820203919283]
  本稿では,新しいユーザガイド型画像美観評価フレームワークを提案する。 深部強化学習(DRL)に基づく審美評価のためのユーザインタラクションを活用して画像のリタッチとランク付けを行う パーソナライズされた審美分布は、異なるユーザの審美的嗜好とより一致している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-14T15:19:48Z)

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。