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摘要
视觉美学是计算美学中重要的研究分支。从传统的手工提取特征到卷积神
经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNNs）自动捕获特征表示，视觉美学
任务不断更新迭代。同时，自监督学习的应用缓解了图像美学评估对大量手工
标记数据集的需求。因此，本文围绕基于自监督学习实现的图像美学评价任务
展开研究，旨在提出学习丰富图像特征的前置任务（PretextTask）。
本文以现有的自监督图像美学评价方法为切入点展开研究，针对其存在学
习特征单一的缺陷提
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