Deep Image Aesthetics Classification using Inception Modules and Fine-tuning Connected Layer

[chullhwan-song]

http://jinxin.me/downloads/papers/019-WCSP2016a/ILGNet-Final.pdf

[chullhwan-song]

Abstract

• aesthetic quality에 대해 low or high로 분류하려는 문제. = image aesthetics classification problem
  • quite a challenging problem beyond image recognition.
• 이 연구에서는 이러한 문제를 풀기위한 ILGNet라는 새로운 network 제시
  • inception module 응용. > googlenet
  • 중간에, local layer 와 global layer의 connect ?
  • imagenet pre-trained model
  • ava dataset
    

Image Aesthetic Quality Assessment challenges

• intra class네에서의 high or low 차이점 감지.
• high와 low에 대한 aesthetics rules
• Aesthetic 평가에 대한 인간의 주관적 평가 문제.

IMAGE AESTHETICS CLASSIFICATION VIA ILGNET

• Inception Module
  
  • max-pooling layers with stride 2 > 1
• The ILGNet for Aesthetics Prediction
  
  • 첫번째와 두번째는 local layer+ adding 256 fc
  • 마지막 last inception layer는 global layer + adding 512 fc
  • 최종적으로 concat = 256*2+512 -> fc layer
  • ILGNet에대한 imagenet training - for finetuning

실험