Resumen

La popularidad de las redes sociales ha traído consigo el rápido crecimiento de las imágenes sociales, las cuales se han convertido en un tipo de imagen cada vez más importante. Uno de los atributos más evidentes de las imágenes sociales es la etiqueta. Sin embargo, los métodos de vanguardia no logran explotar completamente la información de las etiquetas para la detección de saliencia. Por lo tanto, este artículo se centra en la detección de regiones salientes de imágenes sociales utilizando tanto características de apariencia de la imagen como indicadores de etiquetas de imagen. En primer lugar, se construye una red neuronal convolucional profunda que considera tanto características de apariencia como características de etiquetas. En segundo lugar, se añaden términos de agregación de saliencia basados en vecinos de etiquetas y vecinos de apariencia al modelo de saliencia para mejorar las regiones salientes. El método de agregación depende de las imágenes individuales y considera adecuadamente las brechas de rendimiento. Finalmente, también hemos construido un nuevo conjunto de datos grande de imágenes sociales desafiantes y anotaciones de

• Materias:Ecuaciones integrales Función Beta Número cromático Formulación de superficies Funciones aritméticas
• Subjects:Integral equations Beta function Chromatic number Formulation of surfaces Arithmetic functions
• Palabras claves:Redes sociales; Imágenes sociales; Etiqueta; Detección de prominencia; Red neuronal convolucional; Regiones prominentes
• Keywords:Social networks; Social images; Tag; Saliency detection; Convolution neural network; Salient regions