論文の概要: Analysing Affective Behavior in the First ABAW 2020 Competition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.11409v2
- Date: Wed, 15 Apr 2020 14:05:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-05 11:45:52.101686
- Title: Analysing Affective Behavior in the First ABAW 2020 Competition
- Title（参考訳）: ABAW 2020第1回大会における影響行動の分析
- Authors: Dimitrios Kollias, Attila Schulc, Elnar Hajiyev and Stefanos Zafeiriou
- Abstract要約: ABAW(Affective Behavior Analysis in-the-Wild) 2020コンペティションは、3つの主要な行動タスクの自動分析を目的とした最初のコンペティションである。
アルゼンチンのブエノスアイレスで2020年5月に開催されたIEEE Face and Gesture Recognitionと共同で開催されるこのコンペティションについて説明する。
評価指標を概説し,ベースラインシステムとトップ3の実施するチームの方法論をチャレンジ毎に提示し,その結果を最終的に提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.90617840789334
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Affective Behavior Analysis in-the-wild (ABAW) 2020 Competition is the
first Competition aiming at automatic analysis of the three main behavior tasks
of valence-arousal estimation, basic expression recognition and action unit
detection. It is split into three Challenges, each one addressing a respective
behavior task. For the Challenges, we provide a common benchmark database,
Aff-Wild2, which is a large scale in-the-wild database and the first one
annotated for all these three tasks. In this paper, we describe this
Competition, to be held in conjunction with the IEEE Conference on Face and
Gesture Recognition, May 2020, in Buenos Aires, Argentina. We present the three
Challenges, with the utilized Competition corpora. We outline the evaluation
metrics, present both the baseline system and the top-3 performing teams'
methodologies per Challenge and finally present their obtained results. More
information regarding the Competition, the leaderboard of each Challenge and
details for accessing the utilized database, are provided in the Competition
site:
http://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/fg-2020-competition-affective-behavior-analysis.
- Abstract（参考訳）: 感情行動分析 in-the-wild (abaw) 2020 コンペティションは、ヴァレンス覚醒推定、基本表現認識、行動単位検出の3つの主要な行動課題の自動分析を目的とした最初のコンペティションである。
3つのチャレンジに分かれ、それぞれがそれぞれの行動タスクに対処します。
課題については、一般的なベンチマークデータベースであるaf-wild2を提供し、これは大規模なインザ・ワイルドデータベースであり、最初のベンチマークデータベースはこれら3つのタスクすべてにアノテートされています。
本稿では,アルゼンチンのブエノスアイレスで2020年5月に開催されたIEEE Face and Gesture Recognitionと共同で開催されるコンペティションについて述べる。
本稿では,活用コンペティションコーパスを用いた3つのチャレンジを紹介する。
評価指標を概説し,ベースラインシステムとトップ3の実施するチームの方法論をチャレンジ毎に提示し,その結果を最終的に提示する。
コンペティションに関するより詳細な情報は、各チャレンジのリーダーボードと利用データベースへのアクセスの詳細が、コンペティションサイトで提供されている。
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