【技术实现步骤摘要】
图像评价方法、装置、设备和存储介质
[0001]本申请涉及计算机
，特别涉及一种图像评价方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
[0002]随着科技的发展，人们可以通过图像处理软件(例如PS软件等)对图像进行各种各样的修饰和调整(即图像美化)，以使图像更加精美，例如，可以对图像进行滤镜处理，或者，在图像的某一处上增加一个图案，再或者，将图像上的一个小图案抹除掉等等。
[0003]通常，一些商家会在对图像进行调整之后再将图像投放出去，在投放一段时间后，商家会根据投放效果再对图像重新进行调整，若是在第二次调整之后的投放效果还是没有达到预期，还会再对图像进行更多次的调整，直到获得较好的投放效果。
[0004]但上述方式需要花费较长的时间，当下缺少一种对美化调整后的图像进行量化评价的方法，来为人们提供参考依据。
技术实现思路
[0005]本申请实施例提供了一种图像评价方法，能够解决现有技术中缺少一种对美化调整后的图像进行量化评价的方法的问题。
[0006]第一方面，提供了一种图像评价方法
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像评价方法，其特征在于，所述方法包括：基于多个区域信息在原图像中选取所述原图像对应的多个第一区域图像，并基于所述多个区域信息在原图像对应的调整图像中选取所述调整图像对应的多个第二区域图像；将所述多个第一区域图像和所述多个第二区域图像，分别输入特征金字塔网络，得到每个第一区域图像对应的多个不同特征尺度的特征信息和每个第二区域图像对应的多个不同特征尺度的特征信息；对于每个特征尺度，将所述特征尺度对应的多个第一区域图像的特征信息和所述特征尺度对应的多个第二区域图像的特征信息，输入所述特征尺度对应的特征融合网络，得到所述特征尺度对应的每个第二区域图像的评价分值；基于每个特征尺度对应的每个第二区域图像的评价分值，确定所述调整图像的评价分值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述原图像和所述调整图像具有相同的图像尺寸，所述多个区域信息是在所述图像尺寸对应的图像范围中，按照预设区域尺寸，随机选取的预设数目个区域的位置信息，其中，所述预设区域尺寸小于所述图像尺寸。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征融合网络包括特征平滑网络、特征池化网络和注意力回归网络，所述将所述特征尺度对应的多个第一区域图像的特征信息和所述特征尺度对应的多个第二区域图像的特征信息，输入所述特征尺度对应的特征融合网络，得到所述特征尺度对应的每个第二区域图像的评价分值，包括：对于所述特征尺度对应的每个第一区域图像的特征信息，将所述第一区域图像的特征信息和所述第一区域图像对应的第二区域图像的特征信息，输入所述特征尺度对应的特征平滑网络，得到所述第一区域图像和所述第一区域图像对应的第二区域图像的组合特征信息，其中，所述组合特征信息包括所述第一区域图像的特征信息与所述第一区域图像对应的第二区域图像的特征信息的差值信息；将所述特征尺度对应的每个组合特征信息，分别输入所述特征尺度对应的特征池化网络，得到所述每个组合特征信息对应的池化特征信息；将所述特征尺度对应的多个池化特征信息，输入所述特征尺度对应的注意力回归网络，得到所述特征尺度对应的每个第二区域图像的评价分值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述注意力回归网络包括注意力子网络和回归子网络，所述将所述特征尺度对应的多个池化特征信息，输入所述特征尺度对应的注意力回归网络，得到所述特征尺度对应的每个第二区域图像的评价分值，包括：将所述特征尺度对应的多个池化特征信息，输入所述特征尺度对应的注意力子网络，得到所述每个池化特征信息对应的权重值；将所述特征尺度对应的每个池化特征信息，分别输入所述特征尺度对应的回归子网络，得到所述每个池化特征信息对应的回归特征值；对于所述特征尺度对应的每个池化特征信息，将所述池化特征信息对应的权重值与所述池化特征信息对应的回归特征值相乘，得到所述池化特征信息对应的第二区域图像的评价分值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每个特征尺度对应的每个第二区域图像的评价分值，确定所述调整图像的评价分值，包括：
计算所述多个特征尺度的多个第二区域图像的评价分值的平均值，作为所述调整图像的评价分值。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取样本数据和基准输出数据，其中，所述样本数据是样本原图像和所述样本原图像对应的样...
【专利技术属性】
技术研发人员：过海洋，宾义，侯宇清，张庆，罗恒亮，
申请(专利权)人：北京三快在线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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