基于深度学习的图像质量排序

本文介绍美团如何运用深度学习方法,结合AlexNet和浅层神经网络,自动选择优质首图,提升用户点击率。通过分析图片的美感、可记忆度、吸引度及品类特征,融合高低层特征,实现图像质量智能排序。

国内外各大互联网公司(比如腾讯、阿里和Yelp)的线上广告业务都在关注展示什么样的图像能吸引更多点击。在美团,商家的首图是由商家或运营人工指定的,如何选择首图才能更好地吸引用户呢?图像质量排序算法目标就是做到自动选择更优质的首图,以吸引用户点击。

传统的图像质量排序方法主要从美学角度进行质量评价,通过颜色统计、主体分布、构图等来分析图片的美感。但在实际业务场景中,用户对图片质量优劣的判断主观性很强,难以形成统一的评价标准。比如:

  1. 有的用户对清晰度或分辨率更敏感;
  2. 有的用户对色彩或构图更敏感;
  3. 有的用户偏爱有视觉冲击力的内容而非平淡无奇的环境图。

因此我们使用深度学习方法,去挖掘图片的哪些属性会影响用户的判断,以及如何有效融合这些属性对图片进行评价。

我们使用AlexNet去提取图片的高层语义描述,学习美感、可记忆度、吸引度、品类等High Level特征,并补充人工设计的Low Level特征(比如色彩、锐度、对比度、角点)。在获得这些特征后,训练一个浅层神经网络对图像整体打分。该框架(如图2所示)的一个特点是联合了深度学习特征与传统特征,既引入高层语义又保留了低层通用描述,既包括全局特征又有局部特征。

                                 图2 图像质量排序技术框架

对于每个维度图片属性的学习,都需要大量的标签数据来支撑,但完全通过人工标记代价极大,因此我们借鉴了美团的图片来源和POI标签体系。关于吸引度属性的学习,我们选取了美团Deal相册中点击率高的图片(多数是摄影师通过单反相机拍摄)作为正例,而选取UGC相册中点击率低的图片(多数是低端手机拍摄)作为负例。关于品类属性的学习,我们将美团一级品类和常见二级品类作为图片标签。基于上述质量排序模型,我们为广告POI挑选最合适的优质首图进行展示,起到吸引用户点击,提高业务指标的目的。图3给出了基于质量排序的首图优选结果。

                          图3 基于图像质量排序的首图优选

<think>好的,我现在要帮助用户了解或实现基于深度学习的无参考图像质量评价方法。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,确保回答准确。 用户提到的引用[1]概述了无参考图像质量评价(NR-IQA)的发展,特别是基于深度学习的方法。引用[2]列举了BRISQUE、RankIQA、DIQA等方法,并讨论了有参考和无参考的区别。引用[3]提到了生成对抗网络(GAN)在图像质量评价中的应用,引用[4]则展示了SMD和SMD2指标的具体实现代码。 首先,用户需要知道实现这类方法的基本流程。根据引用[1],实现步骤应包括数据准备、模型选择、损失函数、训练策略和评估。数据准备方面,需要用到合成数据库和真实数据库,如LIVE、TID2013等。模型选择部分,引用[3]提到的GAN可能是一个选项,但更常见的是CNN结构,如ResNet或VGG,以及结合注意力机制。损失函数方面,引用[1]指出可能使用均方误差或排序损失。训练时要注意数据增强和学习率调整,如引用[1]提到的优化策略。 然后,用户可能需要具体实现代码的示例。基于引用[4]的SMD实现,但用户需要的是深度学习模型,所以应该提供一个简单的CNN模型代码,使用PyTorch框架,并说明数据加载、训练循环和评估步骤。 接下来,用户的问题可能涉及现有方法,引用[2]提到的BRISQUE、RankIQA、DIQA需要解释。此外,引用[1]提到的近年来的深度学习方法如NIMA、PaQ-2-PiQ也应包含在内。需要比较这些方法的优缺点,帮助用户选择适合的模型。 在注意事项部分,引用[1]和[2]都提到数据集的选择和主观评分的匹配,以及实际应用中的泛化能力。需要提醒用户注意这些点,确保模型的有效性。 最后,生成相关问题时要围绕用户需求,可能包括现有方法比较、提升准确性、真实数据集使用、与GAN结合的可能性,以及工业应用中的关键因素。这些问题应基于引用内容,如引用[3]的GAN应用和引用[2]的工业应用场景。 需要检查是否符合系统级指令:数学公式是否正确使用$...$,独立公式用$$...$$,正确的中文回答,生成相关问题,引用标识正确。例如,在模型结构部分提到的卷积层和全连接层不需要数学公式,但损失函数如MSE需要用$L = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N}(y_i - \hat{y}_i)^2$,确保格式正确。 可能遗漏的点是数据预处理的具体方法,如归一化或数据增强的具体操作,需要根据引用[4]中的图像处理步骤补充。此外,评估指标除了SMD,还应包括如PLCC、SROCC,如引用[1]和[2]提到的。 总结回答结构:先介绍实现流程,分步骤详细说明,然后提供代码示例,再介绍现有方法,最后注意事项和问题。确保每个部分都有引用支持,并正确标注。</think>以下是为您整理的基于深度学习的无参考图像质量评价(NR-IQA)实现指南,包含关键步骤和示例代码: ### 一、实现流程 1. **数据准备** - 使用合成数据库(LIVE、TID2013)和真实数据库(CLIVE、KonIQ-10k)[^1] - 数据预处理:归一化图像至$[0,1]$,应用数据增强(旋转/翻转) 2. **模型构建** - 基础CNN结构(示例): ```python import torch class NR_IQA_CNN(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.features = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(3, 16, 3, padding=1), torch.nn.ReLU(), torch.nn.MaxPool2d(2), torch.nn.Conv2d(16, 32, 3, padding=1), torch.nn.ReLU(), torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(1) ) self.regressor = torch.nn.Linear(32, 1) ``` 3. **损失函数** - 使用均方误差损失:$L = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(y_i - \hat{y}_i)^2$[^1] - 对于排序任务可采用:$L = \max(0, -(\hat{y}_i - \hat{y}_j) \cdot sign(y_i - y_j) + \epsilon)$ 4. **训练策略** - 采用Adam优化器(学习率$3\times10^{-4}$) - 使用早停机制防止过拟合[^1] ### 二、代码实现 ```python # 数据加载 from torchvision import transforms transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.RandomCrop(224), transforms.ToTensor() ]) # 训练循环 model = NR_IQA_CNN() criterion = torch.nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=3e-4) for epoch in range(100): for img, mos in dataloader: # mos: 主观质量评分 pred = model(img) loss = criterion(pred, mos) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() ``` ### 三、现有方法对比 | 方法 | 核心思想 | 优缺点 | |------------|-------------------------|--------------------------| | BRISQUE[^2] | 利用图像局部归一化特征 | 计算快但精度有限 | | RankIQA[^2] | 通过排序学习质量关系 | 避免绝对评分依赖 | | NIMA[^1] | 使用InceptionNet预测分布 | 可输出质量概率分布 | | PaQ-2-PiQ[^1] | 多任务学习框架 | 同时处理图像/视频质量评估 | ### 四、关键注意事项 1. 数据集应包含匹配主观评分的质量标签[^2] 2. 需在合成+真实数据上交叉验证[^1] 3. 实际部署时考虑计算复杂度(如使用MobileNet骨干网络) ### 五、性能提升技巧 - 引入空间注意力机制:$Attention = \sigma(Conv_{1\times1}(F)) \odot F$ - 使用多尺度特征融合:$$F_{fusion} = \sum_{s=1}^{3}UpSample(F_s)$$ - 采用自监督预训练(如SimCLR策略) 相关问题
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