如何设计深度卷积神经网络模型，以实现图像美学评价中的全局感知和局部感知？请提供相关理论基础及实现的策略。

在图像美学评价领域，深度卷积神经网络（CNN）模型的设计必须兼顾全局感知和局部感知的能力，以更准确地捕捉和评估图像的美学特征。全局感知关注于图像整体布局和结构，而局部感知则聚焦于图像中特定的细节和元素。为了实现这两种感知，可以采取以下策略：

参考资源链接：[深度学习视角：深度卷积神经网络在图像美学评价的进展](https://wenku.csdn.net/doc/6y6gb8xhf0?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，构建一个深度CNN模型，通过多层卷积操作来提取图像的特征。网络的第一部分可以设计为较大的卷积核来获取全局特征，这有助于理解图像的整体布局。例如，使用3x3、5x5等不同大小的卷积核来捕捉不同尺度的特征信息。

其次，可以利用池化层来减少特征的空间维度，同时保留重要的特征信息，进一步增强模型对全局特征的把握能力。全局平均池化（Global Average Pooling）是一个不错的选择，因为它有助于减少过拟合，并且使得网络对于图像的平移保持不变性。

接下来，为了增强局部感知，可以在网络中加入注意力机制。注意力机制能够让网络在进行美学评价时，更加关注图像中某些特定的区域。例如，使用空间注意力（Spatial Attention）模块来突出显示图像中的重要部分。

此外，多尺度特征融合也是一种有效的策略，可以通过并行的多路卷积网络来实现，每个网络专注于不同尺度的特征提取，并将这些特征通过融合层进行整合，以提供一个全面的特征表示。

最后，模型的训练数据集应该包含多样化的图像风格和构图规则，这样模型才能学习到不同场景下的全局和局部美学特征。数据集构建时，还应该对图像进行适当的预处理，如图像裁剪，以确保模型能够专注于重要的美学元素。

这篇论文《深度学习视角：深度卷积神经网络在图像美学评价的进展》详细讨论了深度学习在图像美学评价中的应用，并为如何构建深度CNN模型提供了理论基础和实践策略。通过阅读这篇论文，你可以获得关于如何设计深度CNN模型实现全局与局部感知的深入理解，并为你的项目实战提供强大的理论支持。

参考资源链接：[深度学习视角：深度卷积神经网络在图像美学评价的进展](https://wenku.csdn.net/doc/6y6gb8xhf0?spm=1055.2569.3001.10343)