Visuell känsloanalys drar till sig mer och mer uppmärksamhet med den ökande tendensen att uttrycka känslor genom visuellt innehåll. Nya algoritmer i Convolutional Neural Networks (CNN) avsevärt avancerar känsloklassificeringen, som syftar till att skilja mellan olika emotionella kategorier och ger en enda dominerande etikett till varje bild. Men uppgiften är till sin natur tvetydig eftersom en bild vanligtvis väcker flera känslor och dess annotering varierar från person till person. I detta arbete tar vi itu med problemet via märkningsdistributionsinlärning och utvecklar en djup ram med flera uppgifter genom att gemensamt optimera klassificerings- och distributionsprognoser. Medan den föreslagna metoden föredrar distributionsdataset med kommentarer från olika väljare, antas majoritetsröstningssystemet allmänt som sanningen på detta område, och få dataset har gett flera affektiva etiketter. Därför utnyttjar vi ytterligare två svaga former av förkunskaper, som uttrycks som likhetsinformation mellan etiketter, för att generera emotionell distribution för varje kategori. De experiment som utförts på båda distributionsdataseten, dvs. Emotion6, Flickr LDL, Twitter LDL, och den största enskilda etiketten dataset, dvs. Flickr och Instagram, visa den föreslagna metoden överträffar de state-of-the-art metoder.
Yang m.fl. REF utformade en djupgående ram för flera uppgifter genom att gemensamt optimera klassificeringen av känslor och inlärningen av distributionen.
Joint image emotion classification and distribution learning via deep convolutional neural network
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}