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P_VggNet: A convolutional neural network (CNN) with pixel-based attention map

机译:P_VggNet:具有基于像素的注意力图的卷积神经网络(CNN)

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摘要

Attention maps have been fused in the VggNet structure (EAC-Net) [] and have shown significant improvement compared to that of the VggNet structure. However, in [], E-Net was designed based on the facial action unit (AU) center and for facial AU detection only. Thus, for the use of attention maps in every image type, this paper proposed a new convolutional neural network (CNN) structure, P_VggNet, comprising the following parts: P_Net and VggNet with 16 layers (VggNet-16). The generation approach of P_Net was designed, and the P_VggNet structure was proposed. To prove the efficiency of P_VggNet, we designed two experiments, which indicated that P_VggNet could more efficiently extract image features than VggNet-16.
机译:注意图已经融合在VggNet结构(EAC-Net)[]中,并且与VggNet结构相比,已经显示出明显的改进。但是,在[]中,E-Net是基于面部动作单元(AU)中心设计的,并且仅用于面部AU检测。因此,为了在每种图像类型中使用注意力图,本文提出了一种新的卷积神经网络(CNN)结构P_VggNet,该结构包括以下部分:P_Net和具有16层的VggNet(VggNet-16)。设计了P_Net的生成方法,并提出了P_VggNet的结构。为了证明P_VggNet的效率,我们设计了两个实验,表明P_VggNet比VggNet-16更有效地提取图像特征。

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