网页模板评估模型的训练和应用方法、装置及设备与流程

文档序号:35868539发布日期:2023-10-27 23:14阅读:26来源:国知局
网页模板评估模型的训练和应用方法、装置及设备与流程

本申请涉及计算机,尤其涉及多方计算,提供一种网页模板评估模型的训练和应用方法、装置及设备。


背景技术:

1、网页设计质量评估是指针对已构建的网页模板进行质量评估,以辅助模板设计师进行网页模板的设计,在网页设计、移动应用(application,app)设计以及广告设计等领域有着广泛的应用。静态模板评估是网页设计质量评估的一种常见方式,静态模板评估是指在不考虑网页或者网页模板的可交互性的强狂下,从网页视觉呈现的角度来对网页模板进行评估。

2、但是,目前的静态模板评估方法多是基于人工评估的形式,也就是在一个网页模板形成之后,需要提交经由人工审核和评估来给出一个质量评估值。一方面来讲,人工评估的方式需要逐一针对各个网页模板进行评估,耗时长,评估效率极低;另一方面上来讲,不同的评估人员对于质量都有自己个性化的评估标准和偏好,评估结果的主观性极强,使得评估结果的可靠性较低,在下游应用中的可用性并不高。


技术实现思路

1、本申请实施例提供一种网页模板评估模型的训练和应用方法、装置及设备,用于提升网页模板评估的精准性,以及提升网页模板评估的效率。

2、一方面,提供一种网页模板评估模型的训练方法,该方法包括:

3、获得样本网页模板集,每个样本网页模板关联有标注整体评估值,以及基于图像视觉美感类维度获得的标注子评估值集;

4、基于所述样本网页模板集,对网页模板评估模型进行多次迭代训练,直至满足迭代终止条件为止;其中,每一次训练过程包括:

5、通过本轮使用的网页模板评估模型包括的视觉美感类评估模型,获得各样本网页模板各自对应于所述图像视觉美感维度的预测子评估值集;

6、基于获得的各预测子评估值集,以及所述各样本网页模板各自对应于网页元素协调类维度获得的量化子评估值集,分别获得所述各样本网页模板各自对应的预测整体评估值;

7、基于所述标注整体评估值与所述预测整体评估值之间的差异度,以及,所述标注子评估值集与所述预测子评估值集之间的差异度,对所述视觉美感类评估模型进行参数调整。

8、一方面,提供一种网页模板评估方法,所述方法包括:

9、获得待评估的目标网页模板;

10、将所述目标网页模板输入至网页模板评估模型中,获得其输出的预测整体评估值;其中,所述网页模板评估模型是基于上述所述的训练方法训练得到的。

11、一方面,提供一种网页模板评估模型的训练装置,所述装置包括:

12、训练数据获得单元,用于获得样本网页模板集,每个样本网页模板关联有标注整体评估值,以及基于图像视觉美感类维度获得的标注子评估值集;

13、模型训练单元,用于基于所述样本网页模板集,对网页模板评估模型进行多次迭代训练,直至满足迭代终止条件为止;其中,每一次训练过程包括:

14、通过本轮使用的网页模板评估模型包括的视觉美感类评估模型,获得各样本网页模板各自对应于所述图像视觉美感类维度的预测子评估值集;

15、基于获得的各预测子评估值集,以及所述各样本网页模板各自对应于网页元素协调类维度获得的量化子评估值集,分别获得所述各样本网页模板各自对应的预测整体评估值;

16、基于所述标注整体评估值与所述预测整体评估值之间的差异度,以及,所述标注子评估值集与所述预测子评估值集之间的差异度,对所述视觉美感类评估模型进行参数调整。

17、一方面,提供一种网页模板评估装置,所述装置包括:

18、模板获得单元,用于获得待评估的目标网页模板;

19、模板评估单元,用于将所述目标网页模板输入至网页模板评估模型中,获得其输出的预测整体评估值;其中,所述网页模板评估模型是基于上述所述的训练方法训练得到的。

20、一方面,提供一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一种方法的步骤。

21、一方面,提供一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述任一种方法的步骤。

22、一方面,提供一种计算机程序产品,该计算机程序产品包括计算机程序,该计算机程序存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机程序,处理器执行该计算机程序,使得该计算机设备执行上述任一种方法的步骤。

23、本申请实施例中,通过采集样本网页模板来对网页模板评估模型进行训练,在当网页模板评估模型达到迭代终止条件之后,则可以将网页模板评估模型用于针对网页模板进行自动评估,以替代人工评估的形式,自动化评估的方式不仅可以并行快速的进行评估,提升网页模板评估的效率,还可以避免人工评估带来的个人评估标准不同的问题,降低评估结果的主观性,提升评估结果的可靠性。

24、此外,本申请实施例中的提供的网页模板评估模型基于图像视觉美感类维度指标进行标注,并结合网页元素协调类维度指标在训练过程中对图像视觉美感类相关的子模型进行训练,使得能够基于所有维度的评估值针对这些子模型的参数进行调整,提升不同维度之间的交互性,从而提升训练得到的这些子模型的准确性。进而,可以通过子模型来针对图像视觉美感类无法直接量化的指标进行评估,结合网页元素协调类可通过一定方式进行量化的指标进行结合,来得到一个网页模板的整体评估值。可见,该模型可以从图像视觉美感类维度和网页元素协调类维度上对于网页模板进行细粒度的评估,多维度的评估使得网页模板评估过程更为全面,提升了网页模板评估的精准性。



技术特征:

1.一种网页模板评估模型的训练方法,其特征在于,所述方法包括:

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述图像视觉美感类维度包括:针对图像元素的第一美感子维度和针对网页布局图像的第二美感子维度,所述视觉美感类评估模型包括对应于所述第一美感子维度的第一评估子模型,以及,对应于所述第二美感子维度的第二评估子模型;

3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,在将所述样本网页模板包括的目标图像元素输入至所述第一评估子模型,获得对应于所述第一美感子维度的预测子评估值之前,所述方法还包括:

4.如权利要求2所述的方法,其特征在于,针对所述样本网页模板获得相应的网页布局图像,包括:

5.如权利要求1~4任一所述的方法,其特征在于,所述网页元素协调类维度包括:表征邻接图像元素之间协调度的第一协调子维度和表征重叠网页元素之间协调度的第二协调子维度;则针对各样本网页模板,分别执行如下操作,以获得相应的所述量化子评估值集:

6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述针对一个样本网页模板中存在邻接关系的各个邻接图像对,分别获得相应的邻接过渡协调度,包括:

7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,针对提取的两个邻接过渡区域,分别进行主题颜色特征提取,获得相应的主题颜色特征,包括:

8.如权利要求5所述的方法,其特征在于,针对所述样本网页模板中存在重叠关系的各重叠元素对,分别获得相应的元素对比协调度,包括:

9.如权利要求1~4任一所述的方法,其特征在于,所述获得样本网页模板集,包括:

10.一种网页模板评估方法,其特征在于,所述方法包括:

11.如权利要求10所述的方法,其特征在于,所述获得待评估的目标网页模板,包括:

12.如权利要求10所述的方法,其特征在于,所述获得待评估的目标网页模板,包括:

13.如权利要求10所述的方法,其特征在于,所述获得待评估的目标网页模板,包括:

14.一种网页模板评估模型的训练装置,其特征在于,所述装置包括:

15.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,

16.一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,

17.一种计算机程序产品,包括计算机程序,其特征在于,


技术总结
本申请公开了一种网页模板评估模型的训练和应用方法、装置及设备,涉及计算机技术领域,用于实现网页模板的自动评估,提升网页模板评估的效率。该方法基于图像视觉美感类维度指标进行标注,并结合网页元素协调类维度指标在训练过程中对图像视觉美感类相关的子模型进行训练,使得能够基于所有维度的评估值针对这些子模型的参数进行调整,获得的子模型可以针对图像视觉美感类维度进行评估,结合网页元素协调类维度的评估值来得到一个网页模板的整体评估值,即该模型可以从图像视觉美感类维度和网页元素协调类维度上对于网页模板进行细粒度的评估,多维度的评估使得网页模板评估过程更为全面,提升了网页模板评估的精准性。

技术研发人员:何福铿,吴崇正,柯学,杨浩宇,刘飚
受保护的技术使用者:腾讯科技(深圳)有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/1/15
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