IEA-dataset|图像美学数据集|情感分析数据集

IEA-dataset是一个大规模的图像数据集，包含22086张图像，每张图像都有美学和情感标签。美学标签通过2维的one-hot编码表示，情感标签通过8维的one-hot编码表示，涵盖了娱乐、兴奋、敬畏、满足、厌恶、愤怒、恐惧和悲伤等情感。此外，还提供了审美评分数据，包含10个用户评分和总评分。

IEA-dataset 是一个大规模的图像数据集，包含 22,086 张图像，每张图像均标注了美学和情感标签。美学标签采用二维的 one-hot 编码表示，而情感标签则通过八维的 one-hot 编码呈现，涵盖了娱乐、兴奋、敬畏、满足、厌恶、愤怒、恐惧和悲伤等情感类别。此外，该数据集还提供了审美评分数据，包含 10 位用户的评分以及综合评分。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

IEA-dataset

数据集内容

• 图像数量：22086张
• 图像文件：包含在final_aes_emo.h5文件中，该文件通过下载链接提供。

标签信息

• 美学标签（aes）：

  • 类型：2维，采用one-hot编码
  • 含义：[0, 1]表示高美学质量，[1, 0]表示低美学质量
  • 数量：22086个

• 情感标签（emo）：

  • 类型：8维，采用one-hot编码
  • 含义：
    • [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]表示娱乐
    • [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]表示兴奋
    • [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]表示敬畏
    • [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0]表示满足
    • [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0]表示厌恶
    • [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0]表示愤怒
    • [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0]表示恐惧
    • [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]表示悲伤
  • 数量：22086个

美学评分

• 评分文件：scores.h5
• 评分内容：
  • 键：score
  • 结构：22086行 * 11列矩阵
  • 描述：
    • 行：1-22086，对应final_aes_emo.h5中的图像索引
    • 列：
      • 1-10：十位用户评分
      • 11：每张图像的总评分

数据集文件结构

• final_aes_emo.h5：包含图像、美学标签和情感标签
• scores.h5：包含美学评分

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

IEA数据集通过大规模图像采集与标注构建而成，涵盖了22,086张图像。每张图像均附有美学质量和情感标签，美学质量以二维独热编码表示，情感则以八维独热编码分类。美学评分由十位用户独立打分，最终汇总为每张图像的总分，确保了数据的多样性和可靠性。

特点

IEA数据集的核心特点在于其双重标注体系，既包含美学质量评分，又涵盖情感分类。美学质量以高低二分类呈现，情感则细分为八种类型，如愉悦、兴奋、敬畏等。此外，数据集提供了详细的用户评分矩阵，便于研究者深入分析美学评分的分布与一致性。

使用方法

使用IEA数据集时，可通过加载h5py文件访问图像及其对应标签。美学评分与情感标签分别存储于不同文件中，研究者可根据需求提取特定维度的数据。该数据集适用于美学质量评估、情感计算及多模态学习等研究领域，为相关算法开发与验证提供了丰富的数据支持。

背景与挑战

背景概述

IEA数据集是一个大规模图像数据集，专注于美学与情感标签的结合研究。该数据集由Zhenshen等人创建，旨在为计算机视觉和情感计算领域提供丰富的多维度标注数据。数据集包含22,086张图像，每张图像均附有美学质量（高或低）和情感类别（如愉悦、兴奋、敬畏等）的独热编码标签。美学评分由十位用户提供，进一步增强了数据的可靠性。IEA数据集的推出为美学评估与情感识别任务提供了重要的基准，推动了相关领域的研究进展。

当前挑战

IEA数据集在解决美学与情感识别问题时面临多重挑战。美学评估具有高度主观性，不同用户对同一图像的美学评分可能存在显著差异，如何有效整合这些主观评分以生成可靠的标签是一个关键问题。情感识别同样复杂，情感表达具有多样性和模糊性，准确标注情感类别需要大量人工干预。此外，数据集的构建过程中，如何确保图像质量、标注一致性以及数据平衡性也是重要的技术挑战。这些挑战不仅影响了数据集的构建效率，也对后续模型的训练与评估提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

IEA数据集在计算机视觉和情感计算领域具有广泛的应用，尤其是在图像美学质量评估和情感识别任务中。该数据集通过提供大规模图像及其对应的美学和情感标签，为研究人员提供了一个丰富的实验平台。经典的使用场景包括训练深度学习模型以自动评估图像的美学质量，以及识别图像所引发的情感反应。这些任务在社交媒体内容推荐、广告设计和艺术创作等领域具有重要价值。

实际应用

在实际应用中，IEA数据集被广泛用于社交媒体平台的图像内容推荐系统。通过分析用户对图像的美学和情感反应，平台可以更精准地推荐符合用户喜好的内容。此外，该数据集还被应用于广告设计，帮助设计师理解不同图像元素对观众情感的影响，从而优化广告效果。在艺术创作领域，IEA数据集也被用于开发辅助工具，帮助艺术家评估作品的美学价值和情感表达。

衍生相关工作

基于IEA数据集，许多经典的研究工作得以展开。例如，一些研究利用该数据集开发了深度学习模型，用于自动评估图像的美学质量，并取得了显著的成果。此外，还有研究专注于情感识别任务，利用IEA数据集中的情感标签训练模型，以识别图像所引发的特定情感反应。这些衍生工作不仅丰富了图像美学和情感分析的研究内容，还为相关领域的进一步发展奠定了基础。