基于深度学习的图像美学质量评价
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外相关研究 | 第13-15页 |
| 1.3 论文主要研究工作和创新点 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 图像美学质量评价相关知识 | 第18-26页 |
| 2.1 图像美学质量评价体系结构 | 第18-20页 |
| 2.2 深度学习提取图像美学特征 | 第20-22页 |
| 2.3 图像美学质量评价种类 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于深度学习的图像美学分类评价 | 第26-38页 |
| 3.1 分类评价模型设计方案 | 第26-31页 |
| 3.2 深度特征提取与分类 | 第31-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 基于深度学习的图像美学得分分布评价 | 第38-48页 |
| 4.1 图像美学得分分布介绍 | 第38-40页 |
| 4.2 得分分布模型设计方案 | 第40-42页 |
| 4.3 RS-CJS损失函数的设计方案 | 第42-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 实验及结果分析 | 第48-64页 |
| 5.1 实验环境与实验数据集 | 第48-54页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第48页 |
| 5.1.2 实验数据集及分析 | 第48-54页 |
| 5.2 分类评价模型实验结果及分析 | 第54-59页 |
| 5.3 得分分布评价模型实验结果及分析 | 第59-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 论文主要成果 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 作者及导师简介 | 第72-74页 |
| 附件 | 第74-75页 |
