Deep Neural Network (DNN) har nyligen uppnått enastående prestanda i en mängd olika datorseende uppgifter, inklusive ansiktsattribut klassificering. Den stora framgången med att klassificera ansiktsattribut med DNN beror ofta på en massiv mängd märkta data. I tillämpningar i verkligheten tillhandahålls dock endast märkta data för vissa allmänt använda attribut (t.ex. ålder, kön), medan omärkta data finns tillgängliga för andra attribut (t.ex. attraktion, hårfäste). För att ta itu med ovanstående problem, föreslår vi en ny djup överföring neurala nätverk metod baserad på multi-märkning lärande för ansiktsattribut klassificering, som kallas FMTNet, som består av tre undernätverk: Ansiktsdetektering Network (FNet), Multi-Label Learning Network (MNet) och Transfer learning Network (TNet). För det första, baserat på den snabbare regionen-baserade Convolutional Neural Network (Faster R-CNN), FNet finjusteras för ansiktsdetektering. Sedan finjusteras MNet av FNet för att förutsäga flera attribut med märkta data, där ett effektivt viktminskningsschema utvecklas för att explicit utnyttja korrelationen mellan ansiktsattribut baserade på attributgruppering. Slutligen, baserat på MNet, TNet utbildas genom att dra nytta av oövervakad domänanpassning för omärkt ansiktsattribut klassificering. De tre undernätverken är tätt kopplade för att utföra effektiv ansiktsattribut klassificering. En särskiljande egenskap hos den föreslagna FMTNet-metoden är att de tre undernäten (FNet, MNet och TNet) är konstruerade i en liknande nätstruktur. Omfattande experimentella resultat på utmanande ansiktsdata visar effektiviteten hos vår föreslagna metod jämfört med flera toppmoderna metoder.
Zhuang m.fl. REF föreslog en multilabel lärande baserad djup överföring neurala nätverk dra nytta av oövervakad domänanpassning genom att inbädda MK-MMD förlustlager i den djupa CNN-arkitekturen.
Multi-label Learning Based Deep Transfer Neural Network for Facial Attribute Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}