Behaviour of Recent Aesthetics Assessment Models with Professional Photography

Aesthetic quality assessment for photographs is an important research topic since it can be used by a number of applications, such as image database management or image browsing. In 2012, the Aesthetic Visual Analysis (AVA) dataset has been proposed. Those 255,000 aesthetically annotated images are a key ingredient for training and for testing new models for aesthetics prediction. As AVA dataset is mainly composed of competitive photographs, we evaluate whether or not those computational models of aesthetics generalize well and perform well over professional photographs. We notice that the different models we test behave quite differently. Besides, we fine-tune the model using professional photographs and the results show that this process is effective

Améliorer la qualité d'images grâce à l'imagerie à grande gamme dynamique et à l'évaluation d'esthétique

To cope with the increasing amount of visual content available, it is important to devise automatic processes that can sort, improve, compress or store images and videos. In this thesis, we propose two different approaches to software-based image improvement. First, we propose a study on existing aesthetics assessment algorithms. These algorithms are based on supervised neural networks. We have collected several datasets of images, and we have tested different models using these images. We report here the performances of such networks, as well as an idea to improve the already trained networks. Our study shows that the features needed to accurately predict the aesthetics of competitive and professional are different but can be learned simultaneously by a single network. In a second time, we propose to work with High Dynamic Range (HDR) images. We present here a new operator to increase the dynamic range of images called HDR-LFNet, that merges the output of existing operators and therefore, consists in far fewer parameters. Besides, we evaluate our method through objective metrics and a user study. We show that our method is on-par with the state-of-the-art according to objective metrics, but is preferred by observers during the user study, while using less resources overall.Pour traiter la grande quantité de données visuelles disponible, il est important de concevoir des algorithmes qui peuvent trier, améliorer, compresser ou stocker des images et des vidéos. Dans cette thèse, nous proposons deux approches différentes pour améliorer la qualité d'images. Tout d'abord, nous proposons une étude des méthodes d'évaluation automatique de l'esthétique. Ces algorithmes sont basés sur des réseaux de neurones supervisés. Nous avons récolté des images de différents types, puis nous avons utilisé ces images pour tester des modèles. Notre étude montre que les caractéristiques nécessaires pour évaluer précisément les esthétiques de photographies professionnelles ou compétitives sont différentes, mais qu'elles peuvent être apprises par un seul et unique réseau. Enfin, nous proposons de travailler sur les images à grande gamme dynamique (High Dynamic Range, HDR en anglais). Nous présentons ici un nouvel opérateur pour augmenter la gamme dynamique d'images standards, appelé HDR-LFNet. Cet opérateur fusionne la sortie de plusieurs algorithmes pré-existants, ce qui permet d'avoir un réseau plus léger et plus rapide. Nous évaluons les performances de la méthode proposée grâce à des métriques objectives, ainsi qu'une évaluation subjective. Nous prouvons que notre méthode atteint des résultats similaires à l'état de l'art en utilisant moins de ressources

Améliorer la qualité d'images grâce à l'imagerie à grande gamme dynamique et à l'évaluation d'esthétique

To cope with the increasing amount of visual content available, it is important to devise automatic processes that can sort, improve, compress or store images and videos. In this thesis, we propose two different approaches to software-based image improvement. First, we propose a study on existing aesthetics assessment algorithms. These algorithms are based on supervised neural networks. We have collected several datasets of images, and we have tested different models using these images. We report here the performances of such networks, as well as an idea to improve the already trained networks. Our study shows that the features needed to accurately predict the aesthetics of competitive and professional are different but can be learned simultaneously by a single network. In a second time, we propose to work with High Dynamic Range (HDR) images. We present here a new operator to increase the dynamic range of images called HDR-LFNet, that merges the output of existing operators and therefore, consists in far fewer parameters. Besides, we evaluate our method through objective metrics and a user study. We show that our method is on-par with the state-of-the-art according to objective metrics, but is preferred by observers during the user study, while using less resources overall.Pour traiter la grande quantité de données visuelles disponible, il est important de concevoir des algorithmes qui peuvent trier, améliorer, compresser ou stocker des images et des vidéos. Dans cette thèse, nous proposons deux approches différentes pour améliorer la qualité d'images. Tout d'abord, nous proposons une étude des méthodes d'évaluation automatique de l'esthétique. Ces algorithmes sont basés sur des réseaux de neurones supervisés. Nous avons récolté des images de différents types, puis nous avons utilisé ces images pour tester des modèles. Notre étude montre que les caractéristiques nécessaires pour évaluer précisément les esthétiques de photographies professionnelles ou compétitives sont différentes, mais qu'elles peuvent être apprises par un seul et unique réseau. Enfin, nous proposons de travailler sur les images à grande gamme dynamique (High Dynamic Range, HDR en anglais). Nous présentons ici un nouvel opérateur pour augmenter la gamme dynamique d'images standards, appelé HDR-LFNet. Cet opérateur fusionne la sortie de plusieurs algorithmes pré-existants, ce qui permet d'avoir un réseau plus léger et plus rapide. Nous évaluons les performances de la méthode proposée grâce à des métriques objectives, ainsi qu'une évaluation subjective. Nous prouvons que notre méthode atteint des résultats similaires à l'état de l'art en utilisant moins de ressources

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To cope with the increasing amount of visual content available, it is important to devise automatic processes that can sort, improve, compress or store images and videos. In this thesis, we propose two different approaches to software-based image improvement. First, we propose a study on existing aesthetics assessment algorithms. These algorithms are based on supervised neural networks. We have collected several datasets of images, and we have tested different models using these images.We report here the performances of such networks, as well as an idea to improve the already trained networks. Our study shows that the features needed to accurately predict the aesthetics of competitive and professional are different but can be learned simultaneously by a single network. In a second time, we propose to work with High Dynamic Range (HDR) images. We present here a new operator to increase the dynamic range of images called HDR-LFNet, that merges the output of existing operators and therefore, consists in far fewer parameters. Besides, we evaluate our method through objective metrics and a user study. We show that our method is on-par with the state-of-the-art according to objective metrics, but is preferred by observers during the user study, while using less resources overall.Pour traiter la grande quantité de données visuelles disponible, il est important de concevoir des algorithmes qui peuvent trier, améliorer, compresser ou stocker des images et des vidéos. Dans cette thèse, nous proposons deux approches différentes pour améliorer la qualité d’images.Tout d’abord, nous proposons une étude des méthodes d’évaluation automatique de l’esthétique. Ces algorithmes sont basés sur des réseaux de neurones supervisés. Nousavons récolté des images de différents types, puis nous avons utilisé ces images pour tester des modèles. Notre étude montre que les caractéristiques nécessaires pour évaluer précisément les esthétiques de photographies professionnelles ou compétitives sont différentes, mais qu’elles peuvent être apprises par un seul et unique réseau. Enfin, nous proposons de travailler sur les images à grande gamme dynamique (High Dynamic Range, HDR en anglais). Nous présentons ici un nouvel opérateur pour augmenter la gamme dynamique d’images standards, appelé HDR-LFNet. Cet opérateur fusionne la sortie de plusieurs algorithmes préexistants, ce qui permet d’avoir un réseau plus léger et plus rapide. Nous évaluons les performances de la méthode proposée grâce à desmétriques objectives, ainsi qu’une évaluation subjective. Nous prouvons que notre méthode atteint des résultats similaires à l’état de l’art en utilisant moins de ressources

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To cope with the increasing amount of visual content available, it is important to devise automatic processes that can sort, improve, compress or store images and videos. In this thesis, we propose two different approaches to software-based image improvement. First, we propose a study on existing aesthetics assessment algorithms. These algorithms are based on supervised neural networks. We have collected several datasets of images, and we have tested different models using these images.We report here the performances of such networks, as well as an idea to improve the already trained networks. Our study shows that the features needed to accurately predict the aesthetics of competitive and professional are different but can be learned simultaneously by a single network. In a second time, we propose to work with High Dynamic Range (HDR) images. We present here a new operator to increase the dynamic range of images called HDR-LFNet, that merges the output of existing operators and therefore, consists in far fewer parameters. Besides, we evaluate our method through objective metrics and a user study. We show that our method is on-par with the state-of-the-art according to objective metrics, but is preferred by observers during the user study, while using less resources overall.Pour traiter la grande quantité de données visuelles disponible, il est important de concevoir des algorithmes qui peuvent trier, améliorer, compresser ou stocker des images et des vidéos. Dans cette thèse, nous proposons deux approches différentes pour améliorer la qualité d’images.Tout d’abord, nous proposons une étude des méthodes d’évaluation automatique de l’esthétique. Ces algorithmes sont basés sur des réseaux de neurones supervisés. Nousavons récolté des images de différents types, puis nous avons utilisé ces images pour tester des modèles. Notre étude montre que les caractéristiques nécessaires pour évaluer précisément les esthétiques de photographies professionnelles ou compétitives sont différentes, mais qu’elles peuvent être apprises par un seul et unique réseau. Enfin, nous proposons de travailler sur les images à grande gamme dynamique (High Dynamic Range, HDR en anglais). Nous présentons ici un nouvel opérateur pour augmenter la gamme dynamique d’images standards, appelé HDR-LFNet. Cet opérateur fusionne la sortie de plusieurs algorithmes préexistants, ce qui permet d’avoir un réseau plus léger et plus rapide. Nous évaluons les performances de la méthode proposée grâce à desmétriques objectives, ainsi qu’une évaluation subjective. Nous prouvons que notre méthode atteint des résultats similaires à l’état de l’art en utilisant moins de ressources

Améliorer la qualité d'images grâce à l'imagerie à grande gamme dynamique et à l'évaluation d'esthétique

Pour traiter la grande quantité de données visuelles disponible, il est important de concevoir des algorithmes qui peuvent trier, améliorer, compresser ou stocker des images et des vidéos. Dans cette thèse, nous proposons deux approches différentes pour améliorer la qualité d'images. Tout d'abord, nous proposons une étude des méthodes d'évaluation automatique de l'esthétique. Ces algorithmes sont basés sur des réseaux de neurones supervisés. Nous avons récolté des images de différents types, puis nous avons utilisé ces images pour tester des modèles. Notre étude montre que les caractéristiques nécessaires pour évaluer précisément les esthétiques de photographies professionnelles ou compétitives sont différentes, mais qu'elles peuvent être apprises par un seul et unique réseau. Enfin, nous proposons de travailler sur les images à grande gamme dynamique (High Dynamic Range, HDR en anglais). Nous présentons ici un nouvel opérateur pour augmenter la gamme dynamique d'images standards, appelé HDR-LFNet. Cet opérateur fusionne la sortie de plusieurs algorithmes pré-existants, ce qui permet d'avoir un réseau plus léger et plus rapide. Nous évaluons les performances de la méthode proposée grâce à des métriques objectives, ainsi qu'une évaluation subjective. Nous prouvons que notre méthode atteint des résultats similaires à l'état de l'art en utilisant moins de ressources.To cope with the increasing amount of visual content available, it is important to devise automatic processes that can sort, improve, compress or store images and videos. In this thesis, we propose two different approaches to software-based image improvement. First, we propose a study on existing aesthetics assessment algorithms. These algorithms are based on supervised neural networks. We have collected several datasets of images, and we have tested different models using these images. We report here the performances of such networks, as well as an idea to improve the already trained networks. Our study shows that the features needed to accurately predict the aesthetics of competitive and professional are different but can be learned simultaneously by a single network. In a second time, we propose to work with High Dynamic Range (HDR) images. We present here a new operator to increase the dynamic range of images called HDR-LFNet, that merges the output of existing operators and therefore, consists in far fewer parameters. Besides, we evaluate our method through objective metrics and a user study. We show that our method is on-par with the state-of-the-art according to objective metrics, but is preferred by observers during the user study, while using less resources overall

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Deep learning for assessing the aesthetics of professional photographs

International audienceAesthetic quality assessment for photographs is an important research topic since it can be used for a number of applications, such as image database management or image browsing. In 2012, the aesthetic visual analysis (AVA) dataset has been proposed. It has since then been used to train the majority of computational models of aesthetics assessment. We observe that AVA is mainly composed of competitive photographs which notion of aesthetics differs from other kinds of photographs, such as professional photographs. In this paper, we evaluate whether or not recent aesthetics assessment models generalize well and perform well over professional photographs. We noticed that the different models we tested behave differently on both categories, and therefore do not generalize well. Besides, we fine-tuned one of the tested model using professional photographs and the results show that this fine-tuning is effectively improving the coverage of the methods

How do general practice residents use social networking sites in asynchronous distance learning?

Blended learning environments - involving both face-to-face and remote interactions - make it easier to adapt learning programs to constraints such as residents' location and low teacher-student ratio. Social networking sites (SNS) such as Facebook®, while not originally intended to be used as learning environments, may be adapted for the distance-learning part of training programs. The purpose of our study was to explore the use of SNS for asynchronous distance learning in a blended learning environment as well as its influence on learners' face-to-face interactions