图像美学评估算法&数据集

       在图像美学评估领域，实验室已构建了入门学习资料库和路径，能帮助新同学快速上手；另外，我们提供数据集采集，标注和发布等流程的系列规范，立项了国际标准，并发布了全球首个以主题为核心的开源美学数据集；同时，我们还发布了第一个在通用、个性化和主题美学数据集上全SOTA的代码库；最后，我们还提供了图像美学评估的落地应用案例，能有效的支撑个人或厂商对于图像评估的需求。

                                                                                                                                                                                   开源项目地址： https://github.com/woshidandan/TANet  

相关论文：

• [1] Shuai He, Yongchang Zhang, Dongxiang Jiang, Rui Xie, Anlong Ming*, Rethinking Image Aesthetics Assessment: Models, Datasets and Benchmarks，the 31st International Joint Conference on Artificial Intelligence and the 25th European Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI), 2022.