一种基于注意力机制的多属性图像美学评价系统

摘要

本发明提出了一种基于注意力机制的多属性图像美学评价系统。利用机器学习的方法，使用大规模照片数据集和对应评论信息训练出一个复合神经网络模型，此模型能够利用卷积操作有效的提取出图像的多属性美学特征，在模型的多属性特征提取网络中对图像特征进行提取，在通道和空间注意力网络中对特征进行进一步处理，最后在语言生成网络中把这些不同属性的特征通过长短记忆网络单元生成最后的评论，此模型能够自动的根据图像特征模拟输出图像不同属性的评论。当输入一个图像的时候，此生成模型从不同属性考虑图像的特征，对图像的美学质量做出自然语言评价结果。该方法很容易通过软件实现，本发明可广泛应用推广到计算机视觉、图像评价等中。