Bildkompositionsevaluation mit Salienz-verstärktem Multi-Muster-Pooling

Die Bewertung der Bildkomposition ist entscheidend für die ästhetische Bewertung, die darauf abzielt, die gesamte Kompositionsqualität eines gegebenen Bildes zu bewerten. Dennoch, soweit wir wissen, gibt es weder einen Datensatz noch eine Methode, die speziell für diese Aufgabe vorgeschlagen wurden. In dieser Arbeit präsentieren wir den ersten Kompositionsbeurteilungsdatensatz CADB, bei dem mehrere professionelle Beurteiler Kompositionsscores für jedes Bild bereitgestellt haben. Darüber hinaus schlagen wir ein Kompositionsbeurteilungsnetzwerk SAMP-Net vor, das ein neuartiges Modul zur Saliency-Augmented Multi-pattern Pooling (SAMP) enthält und visuelle Layouts aus der Perspektive verschiedener Kompositionsmuster analysiert. Wir nutzen zudem kompositionsbetonte Attribute, um die Leistung weiter zu verbessern, und erweitern den Earth Mover's Distance (EMD)-Verlust zu einem gewichteten EMD-Verlust, um den Inhaltsverzerrungen entgegenzuwirken. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass unser SAMP-Net besser abschneidet als frühere Ansätze zur ästhetischen Bewertung.