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深度卷积神经网络嵌套fine-tune的图像美感品质评价
被引量:
3
1
作者
李雨鑫
普园媛
+2 位作者
徐丹
钱文华
刘和娟
《山东大学学报(工学版)》
CAS
北大核心
2018年第3期60-66,共7页
针对使用卷积神经网络对图像美感品质研究中图像数据库过小的问题,使用fine-tune的迁移学习方法,分析卷积神经网络结构和图像内容对图像美感品质评价的影响。在按图像内容进行美感品质评价研究时,针对图像数据再次减小的问题,提出连续两...
针对使用卷积神经网络对图像美感品质研究中图像数据库过小的问题,使用fine-tune的迁移学习方法,分析卷积神经网络结构和图像内容对图像美感品质评价的影响。在按图像内容进行美感品质评价研究时,针对图像数据再次减小的问题,提出连续两次fine-tune的嵌套fine-tune方法,并在数据库Photo Quality上进行试验。试验结果表明,嵌套fine-tune方法得到的美感品质评价正确率比传统提取人工设计特征方法平均高出5.36%,比两种深度学习方法分别平均高出3.35%和2.33%,有效解决了卷积神经网络在图像美感品质研究中因图像数据库过小而带来的训练问题。
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关键词
图像美感品质评价
图像
内容
CNN
迁移学习
嵌套fine-tune
原文传递
题名
深度卷积神经网络嵌套fine-tune的图像美感品质评价
被引量:
3
1
作者
李雨鑫
普园媛
徐丹
钱文华
刘和娟
机构
云南大学信息学院
出处
《山东大学学报(工学版)》
CAS
北大核心
2018年第3期60-66,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61163019
61271361
+3 种基金
61462093
61761046)
云南省科技厅资助项目(2014FA021
2014FB113)
文摘
针对使用卷积神经网络对图像美感品质研究中图像数据库过小的问题,使用fine-tune的迁移学习方法,分析卷积神经网络结构和图像内容对图像美感品质评价的影响。在按图像内容进行美感品质评价研究时,针对图像数据再次减小的问题,提出连续两次fine-tune的嵌套fine-tune方法,并在数据库Photo Quality上进行试验。试验结果表明,嵌套fine-tune方法得到的美感品质评价正确率比传统提取人工设计特征方法平均高出5.36%,比两种深度学习方法分别平均高出3.35%和2.33%,有效解决了卷积神经网络在图像美感品质研究中因图像数据库过小而带来的训练问题。
关键词
图像美感品质评价
图像
内容
CNN
迁移学习
嵌套fine-tune
Keywords
image aesthetic quality evaluation
image contents
convolutional neural networks
transfer learning
embedded finetune
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度卷积神经网络嵌套fine-tune的图像美感品质评价
李雨鑫
普园媛
徐丹
钱文华
刘和娟
《山东大学学报(工学版)》
CAS
北大核心
2018
3
原文传递
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参考文献
引证文献
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