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基于自监督视觉Transformer的图像美学质量评价方法
被引量：
1
1
作者
黄荣
宋俊杰
+1 位作者
周树波
刘浩
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第4期1269-1276,共8页
现有的图像美学质量评价方法普遍使用卷积神经网络(CNN)提取图像特征,但受局部感受野机制的限制,CNN较难提取图像的全局特征,导致全局构图关系、全局色彩搭配等美学属性缺失。为解决该问题,提出基于自监督视觉Transformer(SSViT)模型的...
现有的图像美学质量评价方法普遍使用卷积神经网络(CNN)提取图像特征,但受局部感受野机制的限制,CNN较难提取图像的全局特征,导致全局构图关系、全局色彩搭配等美学属性缺失。为解决该问题,提出基于自监督视觉Transformer(SSViT)模型的图像美学质量评价方法。利用自注意力机制建立图像局部块之间的长距离依赖关系,自适应地学习图像不同局部块之间的相关性,提取图像的全局特征,从而刻画图像的美学属性;同时,设计图像降质分类、图像美学质量排序和图像语义重构这3项美学质量感知任务,利用无标注的图像数据对视觉Transformer(ViT)进行自监督预训练,增强全局特征的表达能力。在AVA(Aesthetic Visual Assessment)数据集上的实验结果显示,SSViT模型在美学质量分类准确率、皮尔森线性相关系数(PLCC)和斯皮尔曼等级相关系数(SRCC)指标上分别达到83.28%、0.7634和0.7462。以上实验结果表明,SSViT模型具有较高的图像美学质量评价准确性。
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关键词
图像美学质量评价
视觉Transformer
自监督学习
全局特征
自注意力机制
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职称材料
基于美学质量评价的条件生成对抗网络线稿图像彩色化方法
被引量：
1
2
作者
王晓红
刘博伟
谌鹏
《包装工程》
CAS
北大核心
2021年第15期292-298,共7页
目的为了更好地实现包装设计中符合用户美学感知需求的动漫图像元素,生成美感更高的彩色线稿图像,提出一种基于美学质量评价的条件生成对抗网络线稿图像彩色化方法(Conditional Image Colorization with Image Aesthetics GANs,IM-GAN)...
目的为了更好地实现包装设计中符合用户美学感知需求的动漫图像元素,生成美感更高的彩色线稿图像,提出一种基于美学质量评价的条件生成对抗网络线稿图像彩色化方法(Conditional Image Colorization with Image Aesthetics GANs,IM-GAN)。方法采用Mish函数作为生成模型激活函数,并使用美学质量评价优化生成模型损失函数,实现线稿图像的自动彩色化任务。结果使用图像美学质量评分作为客观评价指标,观察者打分作为主观评价指标,对算法进行评价。IM-GAN生成的彩色图像具有更高美学质量评分和主观打分。结论文中方法能够完成线稿图像自动彩色化任务,在包装设计动漫形象应用方面具有一定的参考和使用价值。
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关键词
条件生成对抗网络
图像美学质量评价
线稿
图像
彩色化
美学
质量
评分
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职称材料
题名
基于自监督视觉Transformer的图像美学质量评价方法
被引量：
1
1
作者
黄荣
宋俊杰
周树波
刘浩
机构
东华大学信息科学与技术学院
数字化纺织服装技术教育部工程研究中心(东华大学)
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第4期1269-1276,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(62001099,61803372)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2232023D⁃30)。
文摘
现有的图像美学质量评价方法普遍使用卷积神经网络(CNN)提取图像特征,但受局部感受野机制的限制,CNN较难提取图像的全局特征,导致全局构图关系、全局色彩搭配等美学属性缺失。为解决该问题,提出基于自监督视觉Transformer(SSViT)模型的图像美学质量评价方法。利用自注意力机制建立图像局部块之间的长距离依赖关系,自适应地学习图像不同局部块之间的相关性,提取图像的全局特征,从而刻画图像的美学属性;同时,设计图像降质分类、图像美学质量排序和图像语义重构这3项美学质量感知任务,利用无标注的图像数据对视觉Transformer(ViT)进行自监督预训练,增强全局特征的表达能力。在AVA(Aesthetic Visual Assessment)数据集上的实验结果显示,SSViT模型在美学质量分类准确率、皮尔森线性相关系数(PLCC)和斯皮尔曼等级相关系数(SRCC)指标上分别达到83.28%、0.7634和0.7462。以上实验结果表明,SSViT模型具有较高的图像美学质量评价准确性。
关键词
图像美学质量评价
视觉Transformer
自监督学习
全局特征
自注意力机制
Keywords
image aesthetic quality evaluation
Vision Transformer(ViT)
self-supervised learning
global feature
self-attention mechanism
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于美学质量评价的条件生成对抗网络线稿图像彩色化方法
被引量：
1
2
作者
王晓红
刘博伟
谌鹏
机构
上海理工大学出版印刷与艺术设计学院
出处
《包装工程》
CAS
北大核心
2021年第15期292-298,共7页
文摘
目的为了更好地实现包装设计中符合用户美学感知需求的动漫图像元素,生成美感更高的彩色线稿图像,提出一种基于美学质量评价的条件生成对抗网络线稿图像彩色化方法(Conditional Image Colorization with Image Aesthetics GANs,IM-GAN)。方法采用Mish函数作为生成模型激活函数,并使用美学质量评价优化生成模型损失函数,实现线稿图像的自动彩色化任务。结果使用图像美学质量评分作为客观评价指标,观察者打分作为主观评价指标,对算法进行评价。IM-GAN生成的彩色图像具有更高美学质量评分和主观打分。结论文中方法能够完成线稿图像自动彩色化任务,在包装设计动漫形象应用方面具有一定的参考和使用价值。
关键词
条件生成对抗网络
图像美学质量评价
线稿
图像
彩色化
美学
质量
评分
Keywords
Conditional generative adversarial networks
image aesthetics quality evaluation
line art image colorization
aesthetic quality score
分类号
TS801.3 [轻工技术与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自监督视觉Transformer的图像美学质量评价方法
黄荣
宋俊杰
周树波
刘浩
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
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职称材料
2
基于美学质量评价的条件生成对抗网络线稿图像彩色化方法
王晓红
刘博伟
谌鹏
《包装工程》
CAS
北大核心
2021
1
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职称材料
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