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摘要：本申请属于计算机视觉领域，具体涉及一种图像美学评估的长尾数据增强方法、装置、设备及介质。通过获取图像美学评估数据集，并对图像美学评估数据集中的数据进行特征提取，得到图像美学评估特征数据集，对图像美学评估特征数据集中的数据进行概率抽样，确定图像美学评估特征数据集中的图像美学评估尾部样本特征数据集，对图像美学评估尾部样本特征数据集中的数据进行特征混合处理，得到图像美学评估尾部样本混合特征数据集，根据图像美学评估特征数据集和图像美学评估尾部样本混合特征数据集，确定图像美学评估特征对齐数据集，并根据图像美学评估特征对齐数据集，构建目标图像美学评估模型；该方法提升了图像美学评估模型的准确性。

主权项：1.一种图像美学评估的长尾数据增强方法，其特征在于，所述方法包括：获取图像美学评估数据集，并对所述图像美学评估数据集中的数据进行特征提取，得到图像美学评估特征数据集，其中，图像美学评估数据集是由多个图像以及每个图像的图像标签组成的数据集；根据所述图像美学评估特征数据集中的图像标签，对所述图像美学评估特征数据集进行分类，得到多个图像美学评估分类特征数据集；根据所述图像美学评估特征数据集中的图像标签，确定每个图像标签对应的抽样概率；根据每个图像标签对应的抽样概率，对每个图像美学评估分类特征数据集中的数据进行概率抽样，确定所述图像美学评估特征数据集中的图像美学评估尾部样本特征数据集；对所述图像美学评估尾部样本特征数据集中的数据进行特征混合处理，得到图像美学评估尾部样本混合特征数据集；根据所述图像美学评估特征数据集和所述图像美学评估尾部样本混合特征数据集，确定新的图像美学评估特征数据集；对所述新的图像美学评估特征数据集进行拆分处理，得到多个图像的图像特征和多个图像的图像标签；对多个图像特征两两进行相似度计算，得到图像特征相似性矩阵；对多个图像标签两两进行相似度计算，得到图像标签相似性矩阵；根据所述图像标签相似性矩阵中的图像标签，对所述图像特征相似性矩阵中的图像特征进行对齐，得到所述图像美学评估特征对齐数据集；根据所述图像美学评估特征对齐数据集，构建目标图像美学评估模型；其中，抽样概率公式为：其中，表示图像的图像标签，表示所有图像的图像标签的平均值，代表图像美学评估特征数据集中样本数量，和是两个用于调节对尾部样本偏好程度的温度超参数； 的取值范围为：；的取值范围为：。

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百度查询： 北京邮电大学 图像美学评估的长尾数据增强方法、装置、设备及介质