Ansiktsattribut kan ge rik tilläggsinformation som kan användas för olika tillämpningar såsom riktad marknadsföring, mänsklig datorinteraktion och brottsbekämpning. Denna forskning fokuserar på ansiktsattribut förutsägelse med hjälp av en ny djupt lärande formulering, kallas R-Codean autoencoder. Papperet presenterar först Cosine likhet baserad förlustfunktion i en autoencoder som sedan införlivas i Euclidean avstånd baserad autoencoder för att formulera R-Codean. Den föreslagna förlustfunktionen syftar därför till att införliva både storlek och riktning av bildvektorer under funktionsinlärning. Dessutom, inspirerad av nyttan av genvägsanslutningar i djupa modeller för att underlätta inlärning av optimala parametrar, utan att ådra sig problemet med att försvinna lutning, den föreslagna formuleringen utvidgas för att införliva genvägsanslutningar i arkitekturen. Den föreslagna R-Codean autoencoder används i ansiktsattribut förutsägelse ram som innehåller patch-baserad viktning mekanism för att tilldela högre vikter till relevanta plåster för varje attribut. De experimentella resultaten av offentligt tillgängliga CelebA- och LFWA-data visar hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är när det gäller att ta itu med detta utmanande problem.
R-Codean REF föreslår en ny förlustfunktion som inkluderar både storlek och riktning av bildvektorer i funktionsinlärning och föreslår ett ramverk som innehåller en patchbaserad viktningsmekanism.
Residual Codean Autoencoder for Facial Attribute Analysis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}