基于自监督学习的儿童绘画美学评估
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。通过自我监督学习方法构建一个儿童绘画美学评估数据集，设计一个包括特征提取模块、感知模块和分解评估模块的流程，并通过定性和定量实验与其他五种方法在 AACP 数据集上进行比较，发现我们的方法可以准确捕捉美学特征，并达到最先进的性能。
本文介绍了创建美学图像标题生成数据集的方法，包括清洗策略和标题过滤方法。还介绍了利用卷积神经网络进行特征提取的训练策略。该方法是弱监督的，无需昂贵的标注。通过自动度量和主观评价展示了该方法的分析结果。
