CN114170411B 一种融合多尺度信息的图片情感识别方法 （国能大渡河大岗山发电有限公司）_第1页
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本发明提出了一种融合多尺度信息的图片局部特征和全局特征融合，进行多任务情感识分别提取局部特征和全局特征：利用ViT网络来深层情感特征。在将局部特征和全局特征融合22.如权利要求1所述的融合多尺度信息的图片情感识别方法，其特征在于在步骤(1)3.如权利要求1所述的融合多尺度信息的图片情感4.如权利要求1所述的融合多尺度信息的图片情感识别方法，其特征在于在步骤(3)5.如权利要求1所述的融合多尺度信息的图片情感识别方法，其特征在于在步骤(4)6.如权利要求1所述的融合多尺度信息的图片情感识别方法，其特征在于在步骤(5)7.如权利要求1所述的融合多尺度信息的图片情感识别方法，其特征在于在步骤(6)8.如权利要求1所述的融合多尺度信息的图片情感识别方法，其特征在于在步骤(7)39.如权利要求1所述的融合多尺度信息的图片情感识别方法，其特征在于在步骤(7)中，使用衡量预测分布与标记分布不一致导致的信息损失的相对熵KL损失和交叉熵Cross10.如权利要求1所述的融合多尺度信息的图片情感识别方法，其特征在于在步骤(8)4分析在美学分析、智能广告和社交媒体舆情检测等领域都有着广泛应用和更深的研究需布学习的方法来标注图片，并将图片的局部特征和全局特征融合来进行多任务情感识别，解决了图片情感分析中标签模糊及情绪分布得不到充分5[0015]d.将局部特征和全局特征[0019]（3）局部特征提取：采用在Ima6技术熟悉人员根据上述发明内容，对本发明做出一些非本质的改进和调整进行具体实施，[0037]将Flickr_LDL和Twitter_LDL数据集随机分割为训练集(80%)和测试集(20%)，并一层输出分类的全连接层。ResNet网络结构可以通过堆叠基本残差单元来加深网络的深图片的数量，C表示所涉及的情感类别。通过优化KL损失学习视觉情感的分布，通过优化7[0054]使用了六种常用的分布学习测量方法在大型公开的Flickr_LDL和Twitter_LDL数Twitter_LDL数据集的验证结果，其中向下的箭头表示越低越好，向上的箭头表示越高越广泛使用的数据集上都获得了比基线方法更好的分类和分布结果，证明了本发明的优越[0055]消融实验的结果如图4所示，仅使用ResNet网络进行特征提取和学习时结果是最ViT对全局特征不足的弥补和KL损失模块对于分布学习的有效性。最终提出的模型取得了

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