关键词image aesthetic assessment
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- UniQA: 图像质量与美学评估的统一视觉语言预训练
图像质量评估和图像美学评估的统一视觉语言预训练 (UniQA) 方法能够同时提高这两个任务的性能并展现优异的无需训练样本和少标签图像评估能力。
- UNIAA: 统一的多模态图像审美评估基准和参考
通过提出统一多模态图像审美评估（UNIAA）框架，包括带有视觉感知和语言能力的多模态大型语言模型（MLLM）UNIAA-LLaVA 以及一个全面的基准 UNIAA-Bench，本文将图像审美评估（IAA）的成本降低，并通过解决现有数据集转化 - UMAAF：透过图像的多样属性揭示美学
在智能手机和网站日益普及的背景下，图像美学评估变得越来越重要。本研究提出了一种统一的多属性美学评估框架（UMAAF），以模拟图像的绝对属性和相对属性。UMAAF 在图像绝对属性方面使用多个模块和交互网络来提取属性特征，并通过相对属性的相对关 - 图像审美评价的多任务卷积神经网络
本研究提出了一种考虑多个审美属性的多任务卷积神经网络，在预测图像整体审美得分方面具有超越同类方法和接近人类表现的优势，并且相对于文献中现有多任务神经网络，具有更高的计算效率。
- 图像美学评估：实验调查
本文综述了近期计算机视觉技术在图像美感质量评估中的应用，详细介绍了基于手工特征和深度特征的不同方法以及评估标准，并探讨了新兴的深度学习技术在美学评分中的应用以及利用计算方法操纵图像美感的可能性。