HyperAI
HyperAI
الرئيسية
المنصة
الوثائق
الأخبار
الأوراق البحثية
الدروس
مجموعات البيانات
الموسوعة
SOTA
نماذج LLM
لوحة الأداء GPU
الفعاليات
البحث
حول
شروط الخدمة
سياسة الخصوصية
العربية
HyperAI
HyperAI
Toggle Sidebar
البحث في الموقع...
⌘
K
Command Palette
Search for a command to run...
المنصة
الرئيسية
SOTA
تقييم جودة الجماليات
Aesthetics Quality Assessment On Ava
Aesthetics Quality Assessment On Ava
المقاييس
Accuracy
النتائج
نتائج أداء النماذج المختلفة على هذا المعيار القياسي
Columns
اسم النموذج
Accuracy
Paper Title
MP_adam
83.0%
Attention-based Multi-Patch Aggregation for Image Aesthetic Assessment
A-Lamp
82.5%
A-Lamp: Adaptive Layout-Aware Multi-Patch Deep Convolutional Neural Network for Photo Aesthetic Assessment
Pool-3FC
81.7%
Effective Aesthetics Prediction with Multi-level Spatially Pooled Features
NIMA
81.5%
NIMA: Neural Image Assessment
MTRLCNN
79.1%
Deep Aesthetic Quality Assessment with Semantic Information
MNA-CNN
77.4%
Composition-Preserving Deep Photo Aesthetics Assessment
ADB-CNN
77.3%
Photo Aesthetics Ranking Network with Attributes and Content Adaptation
DMA-Net
75.4%
Deep Multi-Patch Aggregation Network for Image Style, Aesthetics, and Quality Estimation
Hand-crafted features
68.0%
-
0 of 9 row(s) selected.
Previous
Next
Aesthetics Quality Assessment On Ava | SOTA | HyperAI