論文の概要: Action Units Recognition by Pairwise Deep Architecture
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.00288v2
- Date: Fri, 2 Oct 2020 15:57:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-12 08:20:40.358881
- Title: Action Units Recognition by Pairwise Deep Architecture
- Title(参考訳): Pairwise Deep Architectureによるアクションユニット認識
- Authors: Junya Saito, Ryosuke Kawamura, Akiyoshi Uchida, Sachihiro Youoku,
Yuushi Toyoda, Takahisa Yamamoto, Xiaoyu Mi and Kentaro Murase
- Abstract要約: 提案手法は,AUsラベルの不整合性の問題に対して,ピアワイズディープアーキテクチャを用いて対処する。
ベースラインスコアは0.31であるが,本手法は競争の検証データセットにおいて0.67を達成している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.21108097398435335
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we propose a new automatic Action Units (AUs) recognition
method used in a competition, Affective Behavior Analysis in-the-wild (ABAW).
Our method tackles a problem of AUs label inconsistency among subjects by using
pairwise deep architecture. While the baseline score is 0.31, our method
achieved 0.67 in validation dataset of the competition.
- Abstract(参考訳): 本稿では,ABAW(Affective Behavior Analysis in the-wild)という,新たな自動行動単位(AU)認識手法を提案する。
提案手法は,AUsラベルの不整合の問題に,対角深層アーキテクチャを用いて対処する。
ベースラインスコアは 0.31 であるが, コンペティションの検証データセットでは 0.67 となった。
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