MACHINE LEARNING BASED DISTRACTION CLASSIFICATION IN IMAGES

A method includes receiving training data comprising a plurality of images, one or more identified objects in each of the plurality of images, and a detection score associated with each of the one or more identified objects, wherein the detection score for an object is indicative of a degree to which a portion of an image corresponds to the object. The method also includes training a neural network based on the training data to predict a distractor score for at least one object of the one or more identified objects in an input image, wherein the at least one object is selected based on an associated detection score, and wherein the distractor score for the at least one object is indicative of a perceived visual distraction caused by a presence of the at least one object in the input image. The method additionally includes outputting the trained neural network. Un procédé comprend la réception de données d'apprentissage comprenant une pluralité d'images, un ou plusieurs objets identifiés dans chacune de la pluralité d'images, et un score de détection associé à chacun du ou des objets identifiés, le score de détection pour un objet indiquant un degré auquel une partie d'une image correspond à l'objet. Le procédé comprend également l'entraînement d'un réseau neuronal sur la base des données d'apprentissage pour prédire un score de distracteur pour au moins un objet parmi le ou les objets identifiés dans une image d'entrée, ledit ou lesdits objets étant sélectionné(s) sur la base d'un score de détection associé, et le score de distracteur pour le ou les objets indiquant d'une distraction visuelle perçue provoquée par la présence du ou des objets dans l'image d'entrée. Le procédé comprend en outre l'émission du réseau neuronal entraîné.