ICAA17K|图像美学评估数据集|色彩分析数据集

ICAA17K是首个面向图像色彩主观美学评估的专用数据集，旨在解决现有IAA数据集在色彩评估上的不足。该数据集包含多种颜色类型和图像采集设备，是目前最大且标注最密集的ICAA数据集。

ICAA17K is the first dedicated dataset for subjective aesthetic evaluation of image color, designed to address the shortcomings of existing IAA datasets in color assessment. This dataset encompasses a variety of color types and image capture devices, making it the largest and most densely annotated ICAA dataset to date.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• ICAA17K

数据集描述

• ICAA17K是专为图像颜色美学评估（ICAA）任务设计的，是目前已知最大且标注最密集的ICAA数据集，包含多样化的颜色类型和图像采集设备。

数据集特点

• 针对现有IAA数据集在颜色标注方面的不足，ICAA17K提供了详细的颜色标注，避免了颜色选择偏差。
• 数据集中的图像颜色类型和组合更加丰富，例如避免了单一颜色（如黑白）的过度集中。

数据集下载

• 可通过Google Drive或Baidu Drive下载数据集及其标签。

模型与方法

模型名称

• Delegate Transformer

模型描述

• Delegate Transformer通过学习从专门的变形注意力而非静态像素值来分割颜色空间，从而捕捉颜色的空间信息。
• 该模型能够根据颜色的重要性分配不同的注意力权重，提高了对颜色的精细感知能力。

模型权重

• 目前由于项目原因，模型权重暂不公开，但训练代码可用，用户可自行训练。

基准测试

基准测试描述

• 基于ICAA17K数据集，发布了包含15种方法的图像颜色美学评估的大型基准测试，是目前最全面的ICAA基准测试。

基准测试数据集

• 使用SPAQ和ICAA17K两个数据集进行评估。

环境与运行

环境要求

• 需要安装特定的软件包，如pandas, nni, requests, torchvision, numpy, scipy, tqdm, torch, scikit_learn, tensorboardX等。

运行指南

• 在训练或测试前，需要加载预训练权重，可从指定链接下载或自行预训练。
• 使用nni工具进行训练和测试，也可以根据需要修改代码以不使用nni。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

ICAA17K数据集的构建旨在解决现有图像美学评估数据集在色彩标注方面的不足。通过精心挑选和标注，该数据集涵盖了广泛的色彩类型和图像采集设备，确保了色彩多样性和数据平衡性。构建过程中，研究团队特别关注了色彩组合的丰富性，避免了传统数据集中的选择偏差，如单一色彩类型占比过高的问题。最终，ICAA17K成为了目前最大且标注最密集的色彩美学评估数据集。

特点

ICAA17K数据集以其广泛的色彩类型和密集的标注而著称，涵盖了从常见到罕见的多种色彩组合。数据集的图像来源多样，确保了在不同设备和环境下的色彩表现具有代表性。此外，ICAA17K避免了传统数据集中的色彩选择偏差，提供了更为均衡的色彩分布，使其在色彩美学评估任务中表现出色。该数据集的高质量和多样性为色彩美学模型的泛化能力提供了有力支持。

使用方法

使用ICAA17K数据集时，用户需首先下载数据集和标签文件，可通过Google Drive或百度网盘获取。在训练模型前，建议加载在AVA数据集上预训练的权重，以提升模型性能。训练过程中，用户可使用NNI工具进行超参数调优，或直接修改代码以适应本地环境。通过运行指定的命令，用户可启动训练或测试过程，并通过Web UI监控进度。ICAA17K数据集的使用为色彩美学评估研究提供了强大的数据支持。

背景与挑战

背景概述

ICAA17K数据集由北京邮电大学的Shuai He、Anlong Ming等研究人员于2023年发布，旨在解决图像色彩美学评估（ICAA）领域的关键问题。该数据集是迄今为止最大且标注最密集的色彩美学评估数据集，涵盖了多样化的色彩类型和图像采集设备。其核心研究问题在于如何通过数据驱动的方法，量化图像中色彩的细微变化对美学感知的影响。ICAA17K的发布填补了现有图像美学评估数据集在色彩细节标注上的空白，推动了色彩美学评估模型的发展，并为相关研究提供了重要的基准。

当前挑战

ICAA17K数据集在构建过程中面临多重挑战。首先，现有图像美学评估数据集如AVA、PCCD和SPAQ在色彩标注上存在严重的选择偏差，例如AVA数据集中约50%的图像为黑白图像，其他色彩类型数量稀少，导致这些数据集无法有效支持色彩美学评估任务。其次，传统量化方法依赖于图像像素的统计信息，忽略了空间和语义内容对色彩美学的影响，难以量化色彩细微变化带来的美学差异。此外，数据驱动方法通常提取整体美学特征，缺乏对色彩空间分布和组合的感知能力，导致模型在色彩细粒度感知上表现不佳。ICAA17K通过引入Delegate Transformer模型，尝试解决这些挑战，但其权重公开受限，进一步增加了模型复现和验证的难度。

常用场景

经典使用场景

在图像美学评估领域，ICAA17K数据集被广泛应用于色彩美学的研究。该数据集通过提供丰富的色彩类型和图像采集设备的多样性，成为评估图像色彩美学的基准工具。研究人员利用该数据集训练和验证模型，以提升对图像色彩美学的理解和评估能力。

解决学术问题

ICAA17K数据集解决了现有图像美学评估数据集在色彩标注方面的不足。传统数据集如AVA、PCCD和SPAQ在色彩类型和组合上存在严重的选择偏差，无法有效支持色彩美学评估模型的泛化能力。ICAA17K通过提供多样化的色彩类型和密集的标注，填补了这一空白，推动了色彩美学评估领域的研究进展。

衍生相关工作

ICAA17K数据集衍生了一系列经典的研究工作，如Delegate Transformer模型的提出。该模型通过学习色彩空间的分割和注意力机制，显著提升了色彩美学评估的精细感知能力。此外，基于ICAA17K的基准测试也为后续研究提供了重要的参考，推动了图像色彩美学评估技术的进一步发展。