calista engine

calista engine

ウェブサイトの美しさを測定するディープラーニングを活用したエンジン

論文: 「Calista: Web サイトの美しさを理解および評価するための深層学習ベースのシステム」

次のように引用します:

 @article{DELITZAS2023,
	title = {Calista: A deep learning-based system for understanding and evaluating website aesthetics},
	journal = {International Journal of Human-Computer Studies},
	volume = {175},
	pages = {103019},
	year = {2023},
	issn = {1071-5819},
	doi = {https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2023.103019},
	url = {https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1071581923000253},
	author = {Alexandros Delitzas and Kyriakos C. Chatzidimitriou and Andreas L. Symeonidis}
}

使用方法

• ステップ 1: 美観を評価したい Web ページの URL を挿入します。

• ステップ 2: 評価プロセスが完了するまで数秒待ちます

• ステップ 3: 美的スコアの準備が完了しました。

前提条件

• ドッカー
• Docker-compose

導入

ステップ 1 - 事前トレーニング済みモデルをダウンロードする

ここからCNN/src/cnn_model/フォルダー内のモデルをダウンロードします。

ステップ 2 - 環境変数 (オプション)

プロジェクトのルート フォルダーに.envファイルを追加し、次の変数を設定します。

環境変数	説明
ベースURL	リクエストに使用されるベース URL

ステップ 3 - 実行

始める：

 docker-compose -f docker-compose.yml up --build

停止：

 Ctrl-C

分離モードの場合:

始める：

 docker-compose -f docker-compose.yml up -d --build

停止：

 docker-compose down