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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京美照算算智能科技有限公司申請(qǐng)的專利一種基于屬性理解的無(wú)監(jiān)督圖像審美屬性度量方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115311464B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210716416.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/42；該發(fā)明授權(quán)一種基于屬性理解的無(wú)監(jiān)督圖像審美屬性度量方法及系統(tǒng)是由金鑫;黃橫;婁豪;肖超恩;劉亞奇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-06-23向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于屬性理解的無(wú)監(jiān)督圖像審美屬性度量方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于屬性理解的無(wú)監(jiān)督圖像審美屬性度量方法及系統(tǒng)，其方法包括：S1：構(gòu)建圖像評(píng)價(jià)模型；S2：選擇圖像集作為訓(xùn)練集，輸入全局特征提取模塊，得到全局特征；S3：將訓(xùn)練集輸入屬性特征提取模塊，得到各個(gè)屬性特征；S4：將全局特征和各個(gè)屬性特征進(jìn)行拼接后，輸入注意力模塊，為每個(gè)屬性特征分配對(duì)應(yīng)的權(quán)重后，輸出注意力特征以及屬性貢獻(xiàn)值；S5：將注意力特征按照屬性拆分后，輸入屬性分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)模塊，對(duì)各個(gè)屬性特征進(jìn)行評(píng)分，輸出圖像各個(gè)屬性得分以及圖像總體得分。本發(fā)明提供的方法在只有圖像數(shù)據(jù)集的總體審美評(píng)價(jià)標(biāo)簽的情況下，通過(guò)屬性特征訓(xùn)練得到圖像各個(gè)屬性的審美數(shù)值度量。

本發(fā)明授權(quán)一種基于屬性理解的無(wú)監(jiān)督圖像審美屬性度量方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于屬性理解的無(wú)監(jiān)督圖像審美屬性度量方法，其特征在于，包括： 步驟S1：構(gòu)建圖像評(píng)價(jià)模型，包括：全局特征提取模塊，屬性特征提取模塊、注意力模塊和屬性分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)模塊； 步驟S2：選擇圖像集作為訓(xùn)練集，輸入全局特征提取模塊，得到全局特征； 步驟S3：將所述訓(xùn)練集輸入屬性特征提取模塊，得到各個(gè)屬性特征； 步驟S4：將所述全局特征和各個(gè)所述屬性特征進(jìn)行拼接后，輸入注意力模塊，為每個(gè)所述屬性特征分配對(duì)應(yīng)的權(quán)重后，輸出注意力特征以及屬性貢獻(xiàn)值； 步驟S5：將所述注意力特征按照屬性拆分后，輸入屬性分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)模塊，對(duì)各個(gè)所述屬性特征進(jìn)行評(píng)分，輸出圖像各個(gè)屬性得分以及圖像總體得分，具體包括： 步驟S51：將所述注意力特征根據(jù)屬性特征尺寸進(jìn)行拆分，得到屬性注意力特征，為每個(gè)所述屬性注意力特征經(jīng)過(guò)評(píng)分層，輸出圖片每個(gè)屬性在對(duì)應(yīng)等級(jí)i上的評(píng)分，并構(gòu)建損失函數(shù)如公式2： 2 其中，圖片總評(píng)分按照1~10分進(jìn)行評(píng)分，即分為10個(gè)等級(jí)，為等級(jí)，=為評(píng)分層等級(jí)的預(yù)測(cè)評(píng)分，其中，n為屬性個(gè)數(shù)，為屬性在等級(jí)的輸出；為評(píng)分層等級(jí)的真實(shí)評(píng)分，其中為評(píng)分為等級(jí)的人數(shù)，為所有的評(píng)分人數(shù)； 步驟S52：輸出圖片總評(píng)分，如計(jì)算公式3所示： 3。

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