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J-GLOBAL ID:202202213141200387   整理番号:22A0942973

属性を意識した関係推論ネットワークからの画像美観性の学習【JST・京大機械翻訳】

Learning image aesthetic subjectivity from attribute-aware relational reasoning network
著者 (8件):
資料名:
巻: 155  ページ: 84-91  発行年: 2022年 
JST資料番号: H0913A  ISSN: 0167-8655  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 短報  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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人々の多様な視覚選好は,画像の美的認識における主観性をもたらす。したがって,学習画像美的主観性はコンピュータビジョンコミュニティにおいて大きな興味を引いている。異なる主観性を有する人々は,しばしばそれらの美的評価において大きな不確実性を持ち,それは画像における多様な美的属性によって影響を受ける。既存の研究は,画像美的スコアを推論するために美的属性を利用するが,人々の美的評価に対する多様な美的属性の影響メカニズムはまだ明らかにされていない。このため,本論文では,異なる主観性を持つ人々によって評価される画像美的分布を学習するための属性意識関係推論ネットワークを提案した。特に,画像美的分布の不確実性を推論するための深いネットワークに異なる美的属性間の関係を埋め込んだ。さらに,効率的な分布損失関数を導入して,高い不確実性を有する画像美学を集中的に学習した。実験結果は,著者らの方法が,画像美的分布の学習において最先端の方法より優れていることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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パターン認識  ,  人工知能 
タイトルに関連する用語 (5件):
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