Curated Comparative 数据集：包含20种视觉主题、超过10,000张图片的数据集，目的通过深度学习和机器学习模型来识别和分类电影和视觉艺术中的视觉主题。

2024-10-21，由西班牙庞培法布拉大学的研究团队创建的Curated Comparative Dataset，目的通过机器学习模型自动识别和分类这些视觉主题，对艺术历史和视觉文化领域的研究人员以及艺术家和内容创作者具有重要意义。

 

一、研究背景：

在电影艺术中，视觉主题是具有艺术或美学意义的反复出现的图像构图，如圣母怜子等，是艺术表现中的重要元素。这些主题不仅在艺术史上占有重要地位，而且在现代视觉文化中也频繁出现。自动识别这些视觉主题对于艺术历史研究和内容创作具有极大的价值。

 

目前遇到困难和挑战：

1、缺乏一个全面且具有代表性的图像数据集来支持视觉主题的研究。

2、自动识别视觉主题的算法需要大量精确标注的数据来训练，而这些数据往往难以获取。

3、现有的数据集往往忽略了艺术作品的细微差别和变体，导致识别结果不够精确。

 数据集地址：Curated Comparative Dataset|视觉主题识别数据集|艺术研究数据集

 

二、让我们一起看一下Curated Comparative Dataset

Curated Comparative Dataset：是一个包含10,760张图像，涵盖20种视觉主题的数据集，目的通过深度学习和机器学习模型来识别和分类电影和视觉艺术中的视觉主题。包含了从各种媒体、时期和来源中精选的图像，每种主题都经过艺术专家的精心挑选和标注，以确保数据集的质量和代表性。

 

数据集构建 :

数据集的构建过程涉及与艺术历史专家的紧密合作，确保了图像的选择和标注能够全面反映各种视觉主题的特征、变体和细微差别。

 

数据集特点 :

Curated Comparative Dataset的特点在于其多标签分类方法，允许一张图片对应多个视觉主题，并且考虑了图像对其对应主题的代表性程度。

研究人员和艺术家可以通过提取CLIP模型的特征来使用这个数据集，进而训练自己的分类网络，以自动识别和分类视觉主题。

 

基准测试 :

研究团队使用该数据集训练和测试了一个分类网络，结果显示该模型在测试集上达到了0.91的F1分数，证明了其在视觉主题识别任务中的有效性。

 

三、让我们展望数据集场景应用：

比如，我是一个电影制作人：

哎呀，我跟你说，作为电影制作人，我以前找灵感那叫一个头疼啊。比如说，我想在电影里用一个表现孤独感的视觉主题，可能就是一个人孤零零地坐在空旷的房间里，或者一个人站在茫茫人海中却无人理会的那种画面。我得去图书馆翻艺术画册，或者盯着电脑屏幕，在网上的艺术画廊和电影数据库里头翻找，眼睛都要看花了，就为了找到那个完美的镜头，能够传达我想要的情感。

但是，现在有了这个Curated Comparative Dataset数据集，就不一样了。

我只需要输入“孤独”这个词，这个数据集就能给我展示出各种各样的相关图片，从经典画作到现代电影镜头，应有尽有。

比如，我正在拍摄一个关于都市人内心孤独感的镜头，我就用这个数据集搜索一下，哗啦啦，一大堆表现孤独的视觉主题图片就展现在我面前了。我可以看看爱德华·霍普的《夜游者》是怎么用光影和色彩来表达孤独的，或者看看《迷失东京》里斯嘉丽·约翰逊在异国他乡的孤独背影。这些图片不仅给了我灵感，还让我对如何用视觉语言来表达孤独有了更深的理解。

这个数据集最棒的一点是，它不仅给我图片，还告诉我这些图片的背景信息，比如艺术家的创作背景，或者电影中那个镜头的情感寓意。这就像是我身边随时都有一个艺术历史顾问，帮我解读每一个视觉主题背后的深层含义。

而且，这个数据集帮我节省了好多时间，我不用再没日没夜地翻书查资料了。我可以把这些时间用在打磨剧本、指导演员表演，或者尝试新的拍摄手法上。这样，我就能更专注于创作，拍出更有情感深度和艺术价值的电影了。

 

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