在当前的计算机视觉领域，对照片质量进行评估已成为一个热门话题。由于人类对美学的主观性与复杂性，传统的基于手工特征设计的方法在处理此问题时取得的成效有限。近年来，深度卷积神经网络（DCNN）在许多计算机视觉任务中被证明是有效的，它不需要人类在特征设计上的努力。本文提出了一种深度理解图像的DCNN，用于照片美学质量评估。
研究者实现了具有八层和数百万参数的深度卷积神经网络。之后，为了使网络具备足够的图像知识，研究者在ImageNet数据库上对其进行训练。ImageNet是最大的可用图像数据库之一。对于给定的每张图像，将神经网络最后一层的激活作为其美学特征。在两个大型且可靠的照片美学质量评估数据集上的实验结果证明了本方法的有效性。
深度卷积神经网络之所以在图像识别领域取得巨大成功，主要得益于其多层的网络结构。这些层次结构可以逐层提取图像中的特征，从简单的边缘、角点到复杂的纹理、对象部分，最终形成对整个图像的理解。深度学习网络之所以能够深入理解图像，是因为它们的训练过程依赖于大量标记数据，这使得网络能够从中学习到不同级别特征的表示，并能够更好地泛化到未见过的图像。
图像质量评估的任务在互联网快速发展的今天显得尤为重要。随着高性能捕捉设备变得更便宜和更普及，普通消费者可以轻松拍摄大量数字照片。这就需要新的方法更智能、更有效地管理在线或离线的图片。从人类审美的角度对照片质量进行评估，试图将图片分类为好与坏。大多数情况下，人们会偏好左边的图片。
深度理解图像的DCNN的核心思想是，通过深度学习技术自动学习图片的多层次特征表示，从而不再依赖于传统的手工特征。在本研究中，研究者首先设计并训练了一个八层的深度卷积神经网络。每一层都包含数百万个可训练参数，它们通过反向传播算法进行调整，以最小化网络输出与实际标签之间的差异。训练完成后，网络就能够自动提取输入图片的复杂特征，并根据这些特征进行质量评估。
在实际使用中，研究者利用网络的最后一层激活作为输入图片的美学特征。这一层被称为全连接层，它将前面卷积层的特征融合起来，形成了图像内容的最终表示。通过这种表示，研究人员能够对图片质量进行定量的评估，并将评估结果与人类的审美偏好进行比较。
本研究的创新之处在于引入了一个端到端的学习框架，即直接从原始像素到最终评估结果，不依赖于传统的手工设计特征。这大大简化了照片质量评估流程，并显著提高了评估的准确率和效率。与传统方法相比，基于DCNN的方法具有更广泛的适用性，可以更好地处理图像数据中的高度变化和复杂性。
此外，由于深度学习模型的可迁移性，训练好的网络不仅限于在特定数据集上工作，它还可以迁移到其他图像处理任务，如图像分类、目标检测等。这一点对于实际应用非常重要，因为它意味着可以复用昂贵计算资源得到的模型，避免了重复的训练工作。
深度理解图像的DCNN为照片质量评估提供了一种新的方法，它不仅提高了评估的准确性，还展示了深度学习在计算机视觉任务中的巨大潜力。随着深度学习技术的不断发展和图像数据集的不断丰富，我们可以预期，在未来，基于DCNN的图像质量评估技术将变得更加精准和智能化。
