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基于多尺度特征提取网络的图像美学量化评分方法 被引量:2
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作者 王欣 穆绍硕 陈华锋 《浙江大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期69-73,83,共6页
提出了一种基于多尺度特征提取网络的图像美学客观量化评分方法,该模型主要由多个多尺度特征提取单元级联组成,每个单元包含由3个不同卷积核组成的特征提取层、融合层和映射层。特征提取层通过联合图像的全局视图和局部视图组成网络输入... 提出了一种基于多尺度特征提取网络的图像美学客观量化评分方法,该模型主要由多个多尺度特征提取单元级联组成,每个单元包含由3个不同卷积核组成的特征提取层、融合层和映射层。特征提取层通过联合图像的全局视图和局部视图组成网络输入端,在输出端以EMD函数为损失函数,输出分布为1~10分的概率密度质量函数,并以分布均值作为图像美学量化值。实验证明,本文方法具有可行性和有效性,解决了传统方法只进行美感二进制等级分类的问题,给出了(模拟人类思维对)图像的客观量化评分;同时在AVA数据集上获得了优于几种主流算法的分类准确度。 展开更多
关键词 图像美学 多尺度特征 量化评分 emd损失函数
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