基于多任务深度神经网络的图像情感区域检测

• 作者: 余伟 张俊升 徐晶晶 李腾腾 祝汉城 谢涛
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 情感区域 多任务 情感分类 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 智能技术
• 页码范围: 2616-2622
• 页数: 7页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2020.09.032

摘要

为得到准确的图像情感区域,设计一种基于多任务深度神经网络的图像情感区域检测方法.提出的网络包括两个任务:图像情感区域检测任务和图像情感分类任务,两个任务的共享层为V G G-16网络结构,图像的情感区域检测任务和情感分类任务通过对共享层参数的训练可以提高单个任务的泛化能力,提升网络的性能.实验结果表明,该方法可以准确检测图像的情感区域,检测性能优于单任务情感区域检测方法和现有的显著性检测和物体检测方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余伟		5	1	1.0	1.0
2	谢涛		8	16	3.0	3.0
3	徐晶晶		2	0	0.0	0.0
4	张俊升		2	0	0.0	0.0
5	李腾腾		2	0	0.0	0.0
6	祝汉城		1	0	0.0	0.0