calista engine

calista engine

深度学习驱动的引擎来衡量您网站的美感

论文：“Calista：一种基于深度学习的系统，用于理解和评估网站美学”

引用为：

 @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}
}

如何使用

• 第1步：插入您要评估其美观度的网页的URL

• 步骤 2：等待几秒钟以完成评估过程

• 第三步：美观评分准备好了！

先决条件

• 码头工人
• Docker-compose

部署

第 1 步 - 下载预训练模型

从此处下载文件夹CNN/src/cnn_model/中的模型。

第 2 步 - 环境变量（可选）

在项目根文件夹中添加.env文件并设置以下变量：

环境变量	描述
基址	用于请求的基本 URL

第 3 步 - 运行

开始：

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

停止：

 Ctrl-C

对于分离模式：

开始：

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

停止：

 docker-compose down