Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Audio-Video Deep and Transfer Learning Framework for Multimodal Emotion Recognition in the wild

論文の概要: An Audio-Video Deep and Transfer Learning Framework for Multimodal Emotion Recognition in the wild

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03692v3
Date: Mon, 2 Nov 2020 11:30:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-10 00:30:27.913234
Title: An Audio-Video Deep and Transfer Learning Framework for Multimodal Emotion Recognition in the wild
Title（参考訳）: 野生におけるマルチモーダル感情認識のための音声・ビデオ深層・伝達学習フレームワーク
Authors: Denis Dresvyanskiy, Elena Ryumina, Heysem Kaya, Maxim Markitantov, Alexey Karpov and Wolfgang Minker
Abstract要約: ABAWの表情課題への貢献について述べる。エンドツーエンドのディープラーニングを使用して、トランスファーラーニングアプローチの恩恵を受けながら、テストセットの課題パフォーマンス指標である42.10%に達しました。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.905908163021405
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In this paper, we present our contribution to ABAW facial expression challenge. We report the proposed system and the official challenge results adhering to the challenge protocol. Using end-to-end deep learning and benefiting from transfer learning approaches, we reached a test set challenge performance measure of 42.10%.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ABAWの表情課題への貢献について述べる。提案システムとチャレンジプロトコルに準拠した公式チャレンジ結果について報告する。エンドツーエンドのディープラーニングを使用して、トランスファーラーニングアプローチの恩恵を受けながら、テストセットの課題パフォーマンス指標である42.10%に達しました。

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