APDDv2の紹介: 新しいアートデータセット
APDDv2は、アートを評価して楽しむための包括的なコレクションを提供してるよ。
Xin Jin, Qianqian Qiao, Yi Lu, Huaye Wang, Heng Huang, Shan Gao, Jianfei Liu, Rui Li
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目次
APDDv2は「美術絵画とドローイングデータセットバージョン2」の略だよ。アートの美しさを理解して評価するための特別なコレクションなんだ。いろんな種類の絵画が集まった大きなライブラリーみたいなもので、それぞれの絵にはアートの専門家たちによる評価やコメントが付いてるんだ。
このデータセットが必要な理由
人々がアートをどう感じるかを理解するためには、十分なリソースがなかったんだ。ほとんどのデータセットは写真に焦点を当てていて、絵画はちょっと寂しい思いをしてる。猫の写真で絵画を勉強しようとするみたいなもんで、あんまり役に立たないよね？前のコレクションはアートを評価する方法がすごく限られてて、コンピュータに「良い」アートがどういうものかを教えるのが難しかった。
大きなビジョン
これを変えるために、APDDv2を作ったんだ。これは10,000枚の絵画を24のスタイルと10の特徴に分類して評価できる初めての完全なセットなんだよ。さらに、アートに対するコメントを集める方法を改善して、データセットを以前よりずっと良くしたんだ。これにより、研究者やアート好きが使えるデータと質の高いコメントが増えたよ。
データセットには何が含まれてる？
APDDv2では、各絵画に美しさの評価と専門家のコメントが付いてる。だから、美しい風景画を見ると、スコアだけじゃなくて、専門家が色や感情についてどう思っているかも読めるんだ。まるで自分のアート批評家が隣にいるみたいだね！
アートをどう評価するの？
アート評価は簡単な仕事じゃないよ。感情や主観的な意見がたくさん関わってくる。ピザにパイナップルを乗せるべきかどうかを決めるのと同じようなもので、みんなが違う答えを持ってる。アート教育者やプロたちと一緒に、絵画のスコアをつける信頼できるシステムを作ったんだ。これには絵画を24のグループに分けて、10の特定の美しさを表す側面で評価することが含まれてる。
カテゴリーと属性は？
私たちのデータセットは、絵画を三つの主要なグループに分けてる：西洋の油絵とスケッチ、そして伝統的な中国画。それぞれのカテゴリーは独特のスタイルや主題を示してる。例えば、油絵はポートレートや風景があり、伝統的な中国画は自然や動物を描くことが多い。
美的品質評価の仕事
私たちがやってる仕事にはかっこいい名前がある：画像美的品質評価（IAQA）だよ。この仕事は、絵の見た目がどれだけ良いかを判断することなんだ。ほとんどのこの分野のデータセットは写真に焦点を当てているから、絵画はちょっとお留守番。実際、写真用の画像は68万5000枚以上あるけど、絵画は約6万枚だけ。写真は食べ放題のビュッフェ、絵画はほんのスナックみたいな感じだね。
より良いデータセットを作る
絵画にもっとフェアな環境を作るために、すごく高品質なデータセットを作成することに集中したんだ。プロのアートサイトや学校から慎重に画像を選んだり、ちょっとした学生の作品も加えたりしたよ。これで、質の高い作品とまだ成長中の作品の両方を揃えられたんだ。
ラベリングチーム
APDDv2を作るのは一人じゃ無理だったよ。37人の専門家とアート愛好者でチームを作って、絵画にラベルを付ける手伝いをしてもらったんだ。彼らは油絵、スケッチ、伝統的な中国画の専門分野ごとに三つのグループに分かれて、各グループは経験豊富なリーダーが率いて、コメントやスコアの正確さを保証したよ。
アートのスコアをどう付ける？
絵画のスコアをつけるのは、評価をスケールでつけることを意味するんだ。総合スコアは0から100までの範囲で、属性は0から10のスコアをつけるんだ。宿題に点数をつけるのと同じように、ある作品はA+だったり、他のはギリギリ合格だったりするよ。私たちのスコアリングシステムは、データセットのすべての絵画に一貫性があるように設計してるんだ。
コメントの美しさ
スコアに加えて、各絵画についてのコメントも集めてる。ここからが楽しいところだよ！各グループのリーダーがどんなコメントをすべきかの良い例を提供してくれたから、ラベリングチームがアートについてコメントするときの参考にできるんだ。
新しいモデルのトレーニング
私たちのデータセットを本当に役立てるために、ArtCLIPというモデルをトレーニングしたんだ。このモデルは、私たちの絵画やそれに対するコメントを見てアートを楽しむ小さなロボットみたいな感じだよ。ArtCLIPを使って、絵画がどのくらい評価されるかを美的属性に基づいて分析できるんだ。
アート分析の未来
このすべての仕事の一番いいところは、私たちが達成できることなんだ。APDDv2とArtCLIPを使って、教育現場で先生や学生がアートをよりよく理解する手助けができるよ。AIが生成するアートの質も向上させるために使うつもりで、高い美的基準を満たすようにしていくんだ。
未来に向けて
素晴らしい進展を遂げたけど、まだまだやることがあるって認識してる。データセットを拡大し、集めたフィードバックを改善する計画を立ててるんだ。専門家だけじゃなく、普通のアート愛好者の声も聞きたい。そうすることで、様々な文化的背景がアートの受け取り方にどう影響するかを理解できるようになるんだ。
コラボレーションのアート
このプロジェクトは、いろんな人々の努力なくしては成り立たなかったんだ。学生からプロのアーティストまで、貢献してくれた全員に感謝してるよ。みんながAPDDv2をアート評価の貴重なツールにするために、それぞれの役割を果たしてくれたんだ。
結論
これがAPDDv2の全貌だよ！これのおかげでアートの美的理解が進む道が開けた。私たちのデータセットを使って、絵画にふさわしい注目を与えつつ、研究者や教育者、アート愛好者がアートの美しさを楽しみやすくするんだ。もしかしたら、私たちの新しいアート評価のスキルで、いつか「パイナップルはピザに乗せるべきか」って大論争を解決する日も来るかもね！
タイトル: APDDv2: Aesthetics of Paintings and Drawings Dataset with Artist Labeled Scores and Comments
概要: Datasets play a pivotal role in training visual models, facilitating the development of abstract understandings of visual features through diverse image samples and multidimensional attributes. However, in the realm of aesthetic evaluation of artistic images, datasets remain relatively scarce. Existing painting datasets are often characterized by limited scoring dimensions and insufficient annotations, thereby constraining the advancement and application of automatic aesthetic evaluation methods in the domain of painting. To bridge this gap, we introduce the Aesthetics Paintings and Drawings Dataset (APDD), the first comprehensive collection of paintings encompassing 24 distinct artistic categories and 10 aesthetic attributes. Building upon the initial release of APDDv1, our ongoing research has identified opportunities for enhancement in data scale and annotation precision. Consequently, APDDv2 boasts an expanded image corpus and improved annotation quality, featuring detailed language comments to better cater to the needs of both researchers and practitioners seeking high-quality painting datasets. Furthermore, we present an updated version of the Art Assessment Network for Specific Painting Styles, denoted as ArtCLIP. Experimental validation demonstrates the superior performance of this revised model in the realm of aesthetic evaluation, surpassing its predecessor in accuracy and efficacy. The dataset and model are available at https://github.com/BestiVictory/APDDv2.git.
著者: Xin Jin, Qianqian Qiao, Yi Lu, Huaye Wang, Heng Huang, Shan Gao, Jianfei Liu, Rui Li
最終更新: 2024-11-13 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2411.08545
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2411.08545
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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