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

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.

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