タグベースのコンテンツ記述子を使用した透過的な深部画像美学評価に向けて

タグベースのコンテンツ記述子を使用した透過的な深部画像美学評価に向けて

タグ内容記述に基づく透明な深層画像美学評価 学術背景 InstagramやFlickrといったソーシャルメディアプラットフォームが普及するにつれ、画像美学評価(Image Aesthetics Assessment, IAA)モデルの需要がますます高まっています。これらのモデルは、ソーシャルネットワークサービス提供者が画像のソートや推薦結果を最適化するのを助けるだけでなく、一般ユーザーがアルバムを管理したり、最適な写真を選んだり、撮影や編集の際にガイダンスを提供します。しかし、オブジェクトや撮影技術など複数の要因を含む画像美学の複雑さから、堅牢なIAAモデルの構築は依然として課題となっています。 研究動機 既存の深層学習法はIAAにおいて高い性能を示していますが、その内部分析が不明瞭です。ほ...