Fugu-MT 論文翻訳(概要): Kernelized dense layers for facial expression recognition

論文の概要: Kernelized dense layers for facial expression recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.10814v1
Date: Tue, 22 Sep 2020 21:02:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-15 22:42:16.749008
Title: Kernelized dense layers for facial expression recognition
Title（参考訳）: 顔表情認識のための粒密層
Authors: M.Amine Mahmoudi, Aladine Chetouani, Fatma Boufera and Hedi Tabia
Abstract要約: 本稿では,従来の線形関係ではなく,高次特徴相互作用をキャプチャするカーネル化Dense Layer (KDL)を提案する。本モデルでは,最先端のアプローチに関して,競争力のある結果が得られることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.98068123467568
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Fully connected layer is an essential component of Convolutional Neural Networks (CNNs), which demonstrates its efficiency in computer vision tasks. The CNN process usually starts with convolution and pooling layers that first break down the input images into features, and then analyze them independently. The result of this process feeds into a fully connected neural network structure which drives the final classification decision. In this paper, we propose a Kernelized Dense Layer (KDL) which captures higher order feature interactions instead of conventional linear relations. We apply this method to Facial Expression Recognition (FER) and evaluate its performance on RAF, FER2013 and ExpW datasets. The experimental results demonstrate the benefits of such layer and show that our model achieves competitive results with respect to the state-of-the-art approaches.
Abstract（参考訳）: 完全な接続層は畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の重要なコンポーネントであり、コンピュータビジョンタスクにおける効率性を示す。 CNNプロセスは通常、畳み込み層とプール層から始まり、まず入力イメージを機能に分解し、それから独立して解析する。このプロセスの結果は、最終分類決定を駆動する完全に接続されたニューラルネットワーク構造に入力される。本稿では,従来の線形関係ではなく,高次特徴的相互作用を捉えたkdl(kernelized dense layer)を提案する。本手法を顔表情認識(FER)に適用し,RAF,FER2013,ExpWデータセット上での性能評価を行う。実験結果は,このような層の利点を実証し,最先端のアプローチに関して,我々のモデルが競争力のある結果を得ることを示す。

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