論文の概要: $M^3$T: Multi-Modal Continuous Valence-Arousal Estimation in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.02957v1
• Date: Fri, 7 Feb 2020 18:53:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 05:11:36.482372
• Title: $M^3$T: Multi-Modal Continuous Valence-Arousal Estimation in the Wild
• Title（参考訳）: M^3$T: 野生におけるマルチモーダル連続原子価推定
• Authors: Yuan-Hang Zhang, Rulin Huang, Jiabei Zeng, Shiguang Shan and Xilin Chen
• Abstract要約: 本報告では、ABAW(Affective Behavior Analysis in-the-wild)チャレンジの価-覚醒的評価トラックへの提案に基づくマルチモーダルマルチタスク(M3$T)アプローチについて述べる。 提案したM3$Tフレームワークでは,ビデオの視覚的特徴とオーディオトラックの音響的特徴の両方を融合させて,有声度と覚醒度を推定する。 ABAW が提供する検証セットに対して,M3$T フレームワークを評価し,ベースライン法を著しく上回る性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.40973759048957
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This report describes a multi-modal multi-task ($M^3$T) approach underlying our submission to the valence-arousal estimation track of the Affective Behavior Analysis in-the-wild (ABAW) Challenge, held in conjunction with the IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG) 2020. In the proposed $M^3$T framework, we fuse both visual features from videos and acoustic features from the audio tracks to estimate the valence and arousal. The spatio-temporal visual features are extracted with a 3D convolutional network and a bidirectional recurrent neural network. Considering the correlations between valence / arousal, emotions, and facial actions, we also explores mechanisms to benefit from other tasks. We evaluated the $M^3$T framework on the validation set provided by ABAW and it significantly outperforms the baseline method.
• Abstract（参考訳）: 本報告では,ABAW(Affective Behavior Analysis in-the-wild)チャレンジの価-覚醒的評価トラックに対するマルチモーダルマルチタスク(M^3$T)アプローチを,IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG) 2020と共同で実施した。 提案する$m^3$tフレームワークでは,映像からの視覚的特徴と音響的特徴の両方をオーディオトラックから融合して,ヴァレンスと覚醒を推定する。 3次元畳み込みネットワークと双方向リカレントニューラルネットワークを用いて時空間視覚特徴を抽出する。 感情,感情,顔行動の関連を考慮し,他の課題の恩恵を受けるメカニズムについて検討する。 ABAWが提供する検証セットに対して,$M^3$T フレームワークを評価し,ベースライン法を著しく上回る性能を示した。

関連論文リスト

• RadOcc: Learning Cross-Modality Occupancy Knowledge through Rendering Assisted Distillation [50.35403070279804]
  マルチビュー画像を用いた3次元シーンの占有状況とセマンティクスを推定することを目的とした,新たな課題である3D占有予測手法を提案する。 本稿では,RandOccを提案する。Rendering Assisted distillation paradigm for 3D Occupancy prediction。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T03:39:56Z)
• A Novel Energy based Model Mechanism for Multi-modal Aspect-Based Sentiment Analysis [85.77557381023617]
  マルチモーダル感情分析のための新しいフレームワークDQPSAを提案する。 PDQモジュールは、プロンプトをビジュアルクエリと言語クエリの両方として使用し、プロンプト対応の視覚情報を抽出する。 EPEモジュールはエネルギーベースモデルの観点から解析対象の境界ペアリングをモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-13T12:00:46Z)
• Intensity Profile Projection: A Framework for Continuous-Time Representation Learning for Dynamic Networks [50.2033914945157]
  本稿では、連続時間動的ネットワークデータのための表現学習フレームワークIntensity Profile Projectionを提案する。 このフレームワークは3つの段階から構成される: 対の強度関数を推定し、強度再構成誤差の概念を最小化する射影を学習する。 さらに、推定軌跡の誤差を厳密に制御する推定理論を開発し、その表現がノイズに敏感な追従解析に利用できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T15:38:25Z)
• Assessor360: Multi-sequence Network for Blind Omnidirectional Image Quality Assessment [50.82681686110528]
  Blind Omnidirectional Image Quality Assessment (BOIQA)は、全方位画像(ODI)の人間の知覚品質を客観的に評価することを目的としている。 ODIの品質評価は、既存のBOIQAパイプラインがオブザーバのブラウジングプロセスのモデリングを欠いているという事実によって著しく妨げられている。 Assessor360と呼ばれるBOIQAのための新しいマルチシーケンスネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T13:55:28Z)
• A Dual Branch Network for Emotional Reaction Intensity Estimation [12.677143408225167]
  両分岐型マルチアウトプット回帰モデルであるABAW(Affective Behavior Analysis in-wild)のERI問題に対する解法を提案する。 空間的注意は視覚的特徴をよりよく抽出するために使用され、Mel-Frequency Cepstral Coefficients技術は音響的特徴を抽出する。 本手法は,公式な検証セットにおいて優れた結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-16T10:31:40Z)
• An Efficient End-to-End Transformer with Progressive Tri-modal Attention for Multi-modal Emotion Recognition [27.96711773593048]
  本稿では,マルチモーダル・エンド・ツー・エンド・トランス (ME2ET) を提案する。 低レベルにおいては、2パス戦略を採用することで、3モーダルな特徴相互作用をモデル化できるプログレッシブ・トリモーダル・アテンションを提案する。 高いレベルでは、3つのモーダルのセマンティック表現を明示的に集約する三モーダル特徴融合層を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-20T14:51:38Z)
• An Ensemble Approach for Multiple Emotion Descriptors Estimation Using Multi-task Learning [12.589338141771385]
  本稿では,第4回ABAW(Affective Behavior Analysis in-the-Wild)コンペティションへの提案方法について述べる。 顔情報のみを使用する代わりに、顔と顔の周囲のコンテキストを含む提供されるデータセットから完全な情報を利用する。 提案システムは,MTLチャレンジ検証データセット上で0.917の性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-22T04:57:56Z)
• Estimation of Reliable Proposal Quality for Temporal Action Detection [71.5989469643732]
  提案手法では,時間的視点と地域的視点を同時に把握し,信頼性の高い提案品質を取得することによって2つの課題を整合させる手法を提案する。 バウンダリ評価モジュール (BEM) は, 境界品質を推定するために, 局所的な外観と動きの進化に焦点を当てた設計である。 地域の観点からは,提案する特徴表現に対して,新しい効率的なサンプリング手法を用いた領域評価モジュール(REM)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-25T14:33:49Z)
• Prior Aided Streaming Network for Multi-task Affective Recognitionat the 2nd ABAW2 Competition [9.188777864190204]
  我々は第2回ABAW2コンペティション(ABAW2コンペティション)に応募する。 異なる感情表現を扱う際に,マルチタスク・ストリーミング・ネットワークを提案する。 我々は、先行知識として高度な表情埋め込みを活用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-08T09:35:08Z)
• Facial Affect Recognition in the Wild Using Multi-Task Learning Convolutional Network [0.0]
  本稿では,FG 2020における影響行動分析にニューラルネットワークを用いた手法を提案する。 マルチタスク学習を利用することで、このネットワークは3つの定量的感情モデルの推定と認識を行うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-03T09:02:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。