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    【学术】Google介绍了卷积神经网络NIMA模型,可对图像做出评估

    图像质量和美学的量化一直是图像处理和计算机视觉的一个长期存在的问题。虽然技术质量评估涉及到测量像素级的退化,如噪声、模糊、压缩失真等,但美学评估捕获了图像中与情绪和美感相关的语义层次特征。最近,用人工标记数据训练的深层卷积神经网络(CNNs)被用来处理特定类图片的图像质量的主观性质,例如景观。但是,这些方法在其范围内是有限的,因为它们通常将图像分类为低质量和高质量两个类。我们的方法预测了评级的分布。这将导致更准确的质量预测,其与地面实况的相关性更高,适用于一般图像。 在“NIMA:神经图像评估”中,我们引入

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