論文の概要: Emotional Semantics-Preserved and Feature-Aligned CycleGAN for Visual Emotion Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.12470v1
• Date: Wed, 25 Nov 2020 01:31:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 02:21:05.563551
• Title: Emotional Semantics-Preserved and Feature-Aligned CycleGAN for Visual Emotion Adaptation
• Title（参考訳）: 視覚的感情適応のための感情セマンティックス保存と特徴適応型サイクロン
• Authors: Sicheng Zhao, Xuanbai Chen, Xiangyu Yue, Chuang Lin, Pengfei Xu, Ravi Krishna, Jufeng Yang, Guiguang Ding, Alberto L. Sangiovanni-Vincentelli, Kurt Keutzer
• Abstract要約: 教師なしドメイン適応(UDA)は、あるラベル付きソースドメインで訓練されたモデルを別のラベル付きターゲットドメインに転送する問題を研究する。 本稿では,感情分布学習と支配的感情分類の両面での視覚的感情分析におけるUDAに着目した。 本稿では,CycleEmotionGAN++と呼ばれる,エンドツーエンドのサイクル整合対向モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.20533077846606
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Thanks to large-scale labeled training data, deep neural networks (DNNs) have obtained remarkable success in many vision and multimedia tasks. However, because of the presence of domain shift, the learned knowledge of the well-trained DNNs cannot be well generalized to new domains or datasets that have few labels. Unsupervised domain adaptation (UDA) studies the problem of transferring models trained on one labeled source domain to another unlabeled target domain. In this paper, we focus on UDA in visual emotion analysis for both emotion distribution learning and dominant emotion classification. Specifically, we design a novel end-to-end cycle-consistent adversarial model, termed CycleEmotionGAN++. First, we generate an adapted domain to align the source and target domains on the pixel-level by improving CycleGAN with a multi-scale structured cycle-consistency loss. During the image translation, we propose a dynamic emotional semantic consistency loss to preserve the emotion labels of the source images. Second, we train a transferable task classifier on the adapted domain with feature-level alignment between the adapted and target domains. We conduct extensive UDA experiments on the Flickr-LDL & Twitter-LDL datasets for distribution learning and ArtPhoto & FI datasets for emotion classification. The results demonstrate the significant improvements yielded by the proposed CycleEmotionGAN++ as compared to state-of-the-art UDA approaches.
• Abstract（参考訳）: 大規模ラベル付きトレーニングデータのおかげで、ディープニューラルネットワーク(DNN)は多くのビジョンやマルチメディアタスクで顕著に成功している。 しかし、ドメインシフトが存在するため、よく訓練されたdnnの学習知識はラベルが少ない新しいドメインやデータセットにうまく一般化することはできない。 unsupervised domain adaptation (uda)は、あるラベル付きソースドメインでトレーニングされたモデルを別のラベル付きターゲットドメインに転送する問題を研究している。 本稿では,感情分布学習と支配的感情分類の両面での視覚的感情分析におけるUDAに着目した。 具体的には、cycleemotiongan++と呼ばれる、新しいエンドツーエンドのサイクル一貫性のある敵対モデルを設計する。 まず、複数スケールの構造化サイクルコンシスタンス損失によるcycleganの改善により、画素レベルでソースドメインとターゲットドメインを調整可能な適応ドメインを生成する。 画像翻訳の際には,画像の感情ラベルを保存するための動的感情的セマンティック一貫性損失を提案する。 次に、適合ドメインと対象ドメインを機能レベルでアライメントした、適合ドメイン上で転送可能なタスク分類器をトレーニングする。 分布学習のためのFlickr-LDL と Twitter-LDL のデータセットと感情分類のための ArtPhoto & FI のデータセットについて広範な UDA 実験を行った。 提案したCycleEmotionGAN++は,最先端のUDAアプローチと比較して,大幅な改善を実現している。

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