Fugu-MT 論文翻訳(概要): TAL EmotioNet Challenge 2020 Rethinking the Model Chosen Problem in Multi-Task Learning

論文の概要: TAL EmotioNet Challenge 2020 Rethinking the Model Chosen Problem in Multi-Task Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.09862v1
Date: Tue, 21 Apr 2020 09:39:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-11 07:04:32.211059
Title: TAL EmotioNet Challenge 2020 Rethinking the Model Chosen Problem in Multi-Task Learning
Title（参考訳）: tal EmotioNet Challenge 2020 - マルチタスク学習におけるモデル選択問題の再考
Authors: Pengcheng Wang, Zihao Wang, Zhilong Ji, Xiao Liu, Songfan Yang and Zhongqin Wu
Abstract要約: 我々はマルチタスク学習問題としてAU認識問題を提起する。表情特徴と頭部ポーズ特徴の共起について検討した。各AUに対して最適なチェックポイントを選択することにより、認識結果が改善される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.365090805937083
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper introduces our approach to the EmotioNet Challenge 2020. We pose the AU recognition problem as a multi-task learning problem, where the non-rigid facial muscle motion (mainly the first 17 AUs) and the rigid head motion (the last 6 AUs) are modeled separately. The co-occurrence of the expression features and the head pose features are explored. We observe that different AUs converge at various speed. By choosing the optimal checkpoint for each AU, the recognition results are improved. We are able to obtain a final score of 0.746 in validation set and 0.7306 in the test set of the challenge.
Abstract（参考訳）: 本稿では,EmotioNet Challenge 2020への私たちのアプローチを紹介する。我々は、AU認識問題をマルチタスク学習問題として、非剛性顔面筋運動(主に最初の17AUs)と剛性頭部運動(最後の6AUs)を別々にモデル化する。表情特徴と頭部ポーズ特徴の共起について検討した。異なるAUが様々な速度で収束することを観察する。 au毎に最適なチェックポイントを選択することにより、認識結果が向上する。検証セットで0.746、チャレンジのテストセットで0.7306の最終的なスコアを得ることができます。

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