[发明专利]一种评分及模型训练方法、装置和电子设备

说明书

本发明实施例提供了一种评分及模型训练方法、装置和电子设备，其中，所述的模型训练方法包括：收集多张训练图像；将所述多张训练图像划分为每组包含两张训练图像的多个图像组，获取每一个图像组中两张训练图像的美学质量比对结果；并依据所述美学质量比对结果，为对应的每一个图像组标注图像标签；其中，每个图像组中的两张训练图像对应的图像搜索词相同；采用各图像组和各图像组的图像标签对美学模型进行训练。进而无需专业的美学知识的用户对训练图像进行美学打分，即可实现对训练图像进行标注，从而能够降低模型训练的成本，提高模型训练的效率；且本发明实施例采用创建的训练集对美学模型进行训练，能够提高美学模型美学评分的准确度。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种评分及模型训练方法、装置和电子设备。

背景技术

图像美学质量可以是指视觉感知图像美的一种度量，衡量了在人类眼中一幅图像的视觉吸引力。由于视觉美学是一个主观的属性，往往会涉及情感和个人品味，这使得评估图像美学质量是一项非常主观的任务；然而，人们往往会达成一种共识，即一些图像在视觉上比其他图像更有吸引力。因此可以用计算技术来预测人类对视觉刺激产生的情绪反应，使计算机模仿人类的审美过程，从而来评价图像的美学质量。评价图像美学质量有多种应用，如美学辅助图像搜索、自动照片增强和照片筛选及相册管理等等。

目前，通常采用美学模型来对图像进行美学质量评价。其中，训练美学模型的方式包括多种，一种是基于现有的美学图像数据集(包括图像和对应的美学评分标注)进行训练；但美学图像数据集中图像的类别有限，使得训练出来的美学模型的效果差。另一种是基于构建的图像数据集进行训练；其中，在构建图像数据集时，需要由一批具有美学知识的专家，对每一张图像进行分数从1到10的美学评分标注；人工成本高，且效率低。

发明内容

本发明实施例提供一种模型训练方法，以降低模型训练的成本，提高模型训练的效率，以及提高模型美学评分的准确度。

相应的，本发明实施例还提供了一种模型训练装置和一种电子设备，用以保证上述方法的实现及应用。

本发明实施例还提供了一种评分方法，以通过采用上述模型训练方训练后的美学模型进行评分，来提高评分的准确度。

相应的，本发明实施例还提供了一种评分装置和一种电子设备，用以保证上述方法的实现及应用。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种模型训练方法，具体包括：收集多张训练图像；将所述多张训练图像划分为每组包含两张训练图像的多个图像组，获取每一个图像组中两张训练图像的美学质量比对结果；并依据所述美学质量比对结果，为对应的每一个图像组标注图像标签；其中，每个图像组中的两张训练图像对应的图像搜索词相同；采用各图像组和各图像组的图像标签对美学模型进行训练。

可选地，所述收集多张训练图像，包括：收集图像搜索词并从图像搜索词中选取多个目标图像搜索词；针对每个目标图像搜索词，从搜索所述目标图像搜索词时对应搜索结果的搜索结果图像中，选取多张目标搜索结果图像；将所述多张目标搜索结果图像，确定为多张训练图像。

可选地，所述从图像搜索词中选取多个目标图像搜索词，包括：统计各图像搜索词对应的搜索频次；依据各图像搜索词的搜索频次，将图像搜索词划分为多个类别；按照第一预设比例从各类别的图像搜索词中，选取对应数量的图像搜索词作为目标图像搜索词。

可选地，所述针对每个目标图像搜索词，从搜索所述目标图像搜索词时对应搜索结果的搜索结果图像中，选取多张目标搜索结果图像，包括：获取预设位置区间；针对每个目标图像搜索词，确定搜索所述目标图像搜索词时对应搜索结果中各搜索结果图像的展示位置；依据各搜索结果图像的展示位置，确定各搜索结果图像对应的预设位置区间；按照第二预设比例从各预设位置区间对应的搜索结果图像中，选取对应数量的搜索结果图像作为目标搜索结果图像。