您可以在我们的GitHub repo中找到用于训练的所有超

日期:2018-07-29 / 人气: / 来源:未知

  对于处于第51层的中间卷积滤波器,其所学习的形状更复杂,类似于毛发或有扣眼的网格等交织结构。即使在这种程度,Aesthetic MobileNet滤波器也非常类似于ImageNet MobileNet滤波器。

  您可以在我们的GitHub repo中找到用于训练的所有超参数

  这是西安临潼悦椿酒店400间客房中的一间,大约60平米。墙上悬着的琵琶、写意书法以及系着帷幔的圆形浴缸让它显得有几丝古意,电视里循环播放着大厨制作浆水面的过程,这是关中常见的夏季小吃,历史可以追溯到汉高祖刘邦时期。对很多陕西人来说,从小吃惯的浆水面也意味着妈妈的味道。

  所谓浆水,是发酵后变酸的面汤,它的酸度淡淡的,不会太烈,在夏季吃很是开胃。至于它的妙处,或许清末兰州进士王煊的诗歌便能作出贴切的说明:“消暑凭浆水,炎消胃自和。面长咀嚼耐,芹美品评多。溅赤酸含透,沁心冻不呵。加餐终日饱,味比秀才何?”

  吃的是烧烤,也就是古人所说的炙。在唐朝,烹调的方法基本就是煮、蒸、炙三种,炙的对象也颇为宽泛,天上飞的、地上跑的、水中游的都有,有时装在竹筒里炙,有的则涂上泥连烹带炙。不过,唐朝应该没有现在席面上的白虾和扇贝,也没有玉米和番薯,更别提火龙果、车厘子这些舶来的水果了,就连我们喝的葡萄酒,在当时也是稀有之物,不是寻常百姓可以享用得起的。

  悦椿酒店的经典行程之一便是带着住客前往拜访制埙的手工艺人。在距离骊山不远的武家沟,继承父辈的手艺的姬庆丰制埙已经三十多年了,如今每年要制一万多枚埙,销往世界各地。看姬师傅做埙,感觉很轻巧,一块土胚,用手拢着,转啊转就雏形初具了,然后他不知怎么地一扯一拉,一个小巧的陶埙就成型了。

  浆水面倒是自古以来都是喜闻乐见的平民消夏美食,次日早晨,我终于吃到了这碗时时出现在酒店电视开机屏幕上的面。

  这是骊山脚下,山势逶迤,树木葱茏,骊山在夜色里望去真像一匹黛色的骏马。自周、秦、汉、唐以来,诸多帝王将相在此设立离宫,坐落在骊山脚下的西安临潼悦椿酒店也继承了这些历史建筑的庄重感。建筑低矮而对称,铺得很开,如果没有地图,很容易就在偌大的庭院里迷了路。

  不过我现在并不想吃面。线索在哪里呢?我搜遍了房间里所有的抽屉,拍松了枕头,扯散了床单,甚至衣柜里的保险箱也没放过,也没有找到一星半点的线索。最后我不得不拨响了琵琶的弦,期待着房间里会突然应声弹出个隐藏的机关——这当然是白日做梦。

  我们还可以将Aesthetic MobileNet的输出节点可视化,来表示分数1到10的概率。因此,可视化显示与每个分数相关联的“代表性”图像。

  在本文中,我们将介绍我们在整个过程中使用的训练方法和一些见解。然后,我们将尝试通过可视化我们训练模型的卷积滤波器权重和输出节点来阐明训练模型习得的内容。

  后来的卷积层呈现出更复杂的结构,类似于动物和树木的形状。 我们可以看到,Aesthetic MobileNet的滤波器与ImageNet的滤波器有很大不同,因为它们似乎不太关注目标,例如 左起第四个滤波器中没有动物形状。

  德国比价网站idealo.de训练了两个深度神经网络来评估图像的美学质量和技术质量。

  为了使用EML,我们需要每个图像在所有十个分数类别中的分布概率。对于用于训练美学质量分类的AVA数据集,可以使用这些分布概率。对于用于技术质量分类的TID2013数据集,我们根据为每个图像给出的平均分数推断出其分布。有关我们的分布推断的更多详细信息,请查看我们的GitHub repo。

  为了更好地理解CNN如何评估图像的美学质量,我们使用了Lucid包来显示Aesthetic MobileNet中的习得卷积滤波器权重和输出节点。特征可视化这篇博客文章提供了最先进的CNN可视化技术的精彩互动概述。

  输出节点的可视化很难解释,就像很难定义美观性一样。若有任何不同的话,较低分数的图像的可视化似乎不那么多姿多彩,而较高的分数则与更多的色彩和丰富的形状相关联。 得分为10的图像看起来类似于具有天空背景的景观,通常被认为具有高度美感。

  隐于半山之中,因势而成的园林别墅群,经HHD·假日东方精心设计后,分别被打磨成风格各异的雅致空间。优雅又温馨的舒适环境,为入住的每一个客人,创造心之所住的驿站。

  倒是没有谁官方地规定过,但埙天生就是西安的声线,古朴苍茫的声音一起,马上令人联想到这座十三朝古都里淌过的汤汤历史。

  输出节点可视化Aesthetic MobileNet(按升序排列,从左上角到右下角分数为1到10)

  “咱这是拉坯,把泥胎做成埙,掌握平衡。手劲要匀,我做的是专业用的,薄厚大小一定要掌握好,一公分左右,薄了音飘,厚了,音质浑厚度都会受影响。”门口的木架子上,摆放着刚刚出炉的埙,临走前央求师傅吹一段,悠悠的《女儿情》飘在窑洞里,像心底放出的悲歌。而西安也就这样,在这婉转逶迤的声调中,变做了长安。重庆时时彩投注:

  1.我们首先训练具有较高学习速率的最后一个密集层,以确保将新添加的随机权重调整为ImageNet卷积权重。如果没有这个老化期,你可能会在训练开始时需要兼顾卷积权重,从而拖慢整个训练过程。

  对于美学分类器,一旦我们也开始训练卷积权重,损失会显著下降(如左图中的虚线),这表明我们正在调整美学质量分类任务的卷积权重。对于技术分类器,损失的下降幅度较小,这首先是反直觉的,因为图像技术质量应该是对象不可知的,但ImageNet权重被优化以便识别对象。小幅下降可能是由于规范小型TID2013数据集训练所需的学习速率很低。

  我们基于谷歌发布的研究论文“NIMA:神经图像评估”,通过进行美学和技术质量分类来自动评估图像质量。NIMA由两个卷积神经网络(CNN)组成,旨在分别预测图像的美学质量和技术质量。我们通过迁移学习来训练模型,其中ImageNet预训练的CNN会针对每个质量分类任务进行微调。

  NIMA的一个特点是使用Earth Mover损失(EML)作为损失函数,与分类交叉熵(CCE)损失相反,该函数通常应用于深度学习分类任务。EML可以理解为使两个概率分布相等需要移动的“泥土”的量。该损失函数的一个有用属性是它可以捕获类的固有顺序。 在我们的图像质量等级评估中,得分为4,5和6比得分为1,5和10的相关性更高,即在线的预测的惩罚比线时更多。CCE无法获得这种关系,并且在目标分类任务中通常不需要使用CCE。(例如,将树错误分类为狗与将其归类为猫同样糟糕)。

  美学和技术分类器通过迁移学习方法进行训练。我们将MobileNet架构与ImageNet权重相结合,并将MobileNet中的最后一个密集层替换为输出为10个类(分数为1到10)的密集层。

  微调深度神经网络是解决企业面临的许多计算机视觉问题的一种良好策略。然而,这些模型的分类及其数百万个参数通常很难解释,我们希望通过可视化分析能使人们对这个黑盒子有所了解。

  长安梦从一个类似于《不眠之夜》的游戏开始 本文图均为 Jing 图(除署名外)

  idealo.de是欧洲领先的价格比较网站,也是德国最大的电商门户网站之一,可提供市场上最好的酒店价格比较。对于每家酒店,我们都会收到数十张图片,我们需在的优惠对比页面上为每个优惠项选择“最具吸引力”的图片,这是一项具有挑战性的工作,因为照片和评论一样对顾客是否预订有着举足轻重的影响。我们拥有全球百万家酒店的近亿张酒店图像,需要对其进行“吸引力”评估。

  对于美学和技术模型,训练损失和验证损失曲线个时间段后变平。这是一个很好的指标,说明新增加的权重已经学会尽可能好地分类不同美学和技术质量的图像,并且是时候开始训练所有权重了。

  较早的卷积层通常与更简单的结构相关联,例如边缘,波形图案和网格。上图显示了与MobileNet第23层中的六个滤波器相关联的图案 - 顶行中的六张图像是由原始的MobileNet ImageNet权重(ImageNet MobileNet)生成的,而底行图像是由根据美学质量评级的AVA数据集微调的MobileNet权重(Aesthetic MobileNet)生成的。从滤波器可视化中我们可以看到,较早的卷积滤波器在整个微调过程中受到的影响不大,因为它们与原始图像非常相似。

  悦椿的这碗浆水面,面条弹牙,鱼汤腴白,芹菜末点睛。主厨张师傅在其中加入了自己的创新——面汤里混合了鱼汤,面条里也加入了一些鱼蓉。他说,这样面更筋道,不容易碎。

  上述预测表明,美学分类器正确地将图像按照美观性进行了排列,从非常美观(最左边的日落图像)到最不美观(最右边的无聊的酒店房间)。类似地,对于技术质量分类,分类器预测的未失真图像(左起第一和第四张图像)比进行了jpeg压缩(第二和第五张)或模糊(第三和第六张)的图像分数更高。

  我们在GitHub上发布了训练模型和代码。提供的代码支持人们使用Keras中任何预训练的CNN,因此我们希望为探索利用其他CNN进行图像质量评估的作出贡献?。

  在本文中,我们介绍了自动评估图像质量的挑战。经过训练的美学和技术模型根据美学和技术质量成功地对图像进行排序。我们通过可视化卷积滤波器和输出节点进一步探索了美学模型的习得CNN权重,并得出结论,微调主要影响后来的卷积权重。

作者:重庆时时彩投注


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