一种基于属性感知关系推理的通用图像美学评估方法和装置

摘要

本发明公开了一种基于属性感知关系推理的通用图像美学评估方法和装置，用于提高通用图像美学评估模型的准确性。本发明首先利用卷积神经网络构建特征提取器，得到图像的全局特征图；并在全局特征图的基础上，通过学习图像的美学属性来生成属性感知特征图；然后利用自注意力机制构建属性关系推理模块，并进一步得到美学属性的关系特征图；最后把全局特征图、美学属性特征和属性关系特征图进行特征联合，同时对图像的美学分布进行建模预测；最终通过计算把美学分布转化成图像的通用美学分数；本发明可有效地评估待测试图像的通用美学分数，准确率高，并且本发明可以有效地筛选出符合大众审美的图像，易于应用在图像检索和图像增强等技术中。