[发明专利]一种基于自生成全局特征和注意力的图像美学预测方法

摘要

本发明公开了一种基于自生成全局特征和注意力的图像美学预测方法，对深度分类网络中的自生成全局特征和注意力机制模块进行优化训练，最小化输入得分分布和预测得分分布的差异，得到预测得分分布和真实得分输入分布的相似度，使用面向有序分类的深度学习网络对图形美学进行评估，采用面向有序分类的混合损失函数，无需手工提取特征时需要的技巧性，发觉隐藏在图像和美学评分之间的关联性，突破对图像美学二分的分类方法；本发明在深度网络中嵌入注意力机制和自生成全局特征，在对图像整体进行评估的同时，重点提取相关的图像元素特和图像整体的全局特征，实现更加精准的图像美学评估。