画像構成評価は美しさの評価において重要な役割を果たし、与えられた画像の全体的な構成品質を評価することを目指しています。しかし、私たちが知る限り、このタスクのために特別に提案されたデータセットや方法はありません。本論文では、複数の専門評価者によって各画像に対して構成スコアが提供される初めての構成評価データセットCADB（Composition Assessment Dataset）を提供します。さらに、新しい注目度強化多様パターンプーリング（Saliency-Augmented Multi-pattern Pooling: SAMP）モジュールを備えた構成評価ネットワークSAMP-Netを提案します。このネットワークは、複数の構成パターンの観点から視覚レイアウトを分析します。また、構成に関連する属性を利用することで性能をさらに向上させ、コンテンツバイアスを排除するために重み付きEarth Mover's Distance (EMD) 損失関数を拡張しました。実験結果は、私たちのSAMP-Netが以前の美しさ評価手法よりも有利に機能できることを示しています。