Resumen

La representación del tema de imágenes en las redes sociales es vital para que las personas obtengan contenido significativo y valioso. Sin embargo, esta tarea es difícil y desafiante debido a la complejidad de las características de las imágenes. Este documento propone un mecanismo de atención complementaria multifeature para la representación del tema de imágenes llamado CATR. CATR utiliza métodos de detección de objetos a nivel de escena y a nivel de instancia para obtener información sobre los objetos en las redes sociales. Aquí, las características de las imágenes se dividen en características enfocadas y características no enfocadas. Las características enfocadas se utilizan para aprender y expresar información semántica, mientras que las características no enfocadas se utilizan para filtrar la información de ruido en la extracción de características enfocadas. El mecanismo de atención se construye combinando las características del objeto y las características de la imagen en sí, mientras que la representación del tema de la imagen en las redes sociales se realiza mediante el mecanismo de atención complementaria. Basándose en los datos reales de imágenes de Sina Weibo y Mir-Flickr 25K, se construyen

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Representación de temas de imágenes; Redes sociales; CATR; Mecanismo de atención complementaria multifuncional; Detección de objetos; Información semántica
• Keywords:Image topic representation; Social networks; CATR; Multifeature complementary attention mechanism; Object detection; Semantic information