Un excelente ejemplo de esto es “Reconocimiento de estilo de imagen” [1].
En este artículo, los autores entrenan arquitecturas de CNN para reconocer:
1) El género artístico de una pintura: barroco, rococó, cubismo, etc.
2) El estilo de una imagen: Vintage, Romántica, Exposición larga-corta, etc.
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Puede encontrar los detalles de cómo entrenaron a las CNN (en realidad no entrenan a las CNN desde cero, sino que simplemente ajustan la última capa, también conocida como transferencia de aprendizaje) aquí: Ajuste para el reconocimiento de estilos
Otro ejemplo sería entrenar computadoras para describir imágenes en términos de estética literaria [2]. Este campo se conoce como subtítulos / descripción automática de imágenes, y recientemente las computadoras solo describen imágenes en términos de lo que es obvio: hay una con gafas esquiando en la nieve. En este trabajo, preguntan: ¿podemos hacer que las computadoras hablen como un intelectual para una imagen?
Figura.2 Título generado por computadora: más tarde, el octavo día, Billy era amigo de un hombre que vivía solo. No sabía a qué distancia estaban, y si iba a sobrevivir a la caída. Su mente se aceleró, tratando de no mostrar signos de debilidad. El viento revolvió la nieve y el hielo en la nieve. No tenía idea de cuántas veces iba a subir a las montañas. Me dijo que me quedara en el suelo por un tiempo, pero si descubro lo que está pasando, deberíamos ir a pie. Sam y Si Lei se unieron a nosotros en el ejército.
[1] Karayev, Sergey y col. [1311.3715] Reconocimiento del estilo de imagen
[2] Página en toronto.edu
