論文の概要: Dive into Ambiguity: Latent Distribution Mining and Pairwise Uncertainty Estimation for Facial Expression Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00232v1
• Date: Thu, 1 Apr 2021 03:21:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-03 04:53:35.169890
• Title: Dive into Ambiguity: Latent Distribution Mining and Pairwise Uncertainty Estimation for Facial Expression Recognition
• Title（参考訳）: あいまいさに潜む:潜在分布マイニングと表情認識のためのペアワイズ不確実性推定
• Authors: Jiahui She, Yibo Hu, Hailin Shi, Jun Wang, Qiu Shen, Tao Mei
• Abstract要約: DMUE(DMUE)という,アノテーションのあいまいさを2つの視点から解決するソリューションを提案する。 前者に対しては,ラベル空間における潜伏分布をよりよく記述するために,補助的マルチブランチ学習フレームワークを導入する。 後者の場合、インスタンス間の意味的特徴のペアワイズ関係を完全に活用して、インスタンス空間のあいまいさの程度を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.52434325897716
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Due to the subjective annotation and the inherent interclass similarity of facial expressions, one of key challenges in Facial Expression Recognition (FER) is the annotation ambiguity. In this paper, we proposes a solution, named DMUE, to address the problem of annotation ambiguity from two perspectives: the latent Distribution Mining and the pairwise Uncertainty Estimation. For the former, an auxiliary multi-branch learning framework is introduced to better mine and describe the latent distribution in the label space. For the latter, the pairwise relationship of semantic feature between instances are fully exploited to estimate the ambiguity extent in the instance space. The proposed method is independent to the backbone architectures, and brings no extra burden for inference. The experiments are conducted on the popular real-world benchmarks and the synthetic noisy datasets. Either way, the proposed DMUE stably achieves leading performance.
• Abstract（参考訳）: 顔表情の主観的アノテーションとクラス間類似性により、顔表情認識(FER)における重要な課題の1つは、アノテーションの曖昧さである。 本稿では,潜在分布マイニングとペアワイズ不確実性推定という2つの視点から,アノテーションあいまいな問題に対処するためのdmueという解を提案する。 前者に対しては,ラベル空間における潜伏分布をよりよく記述するために,補助的マルチブランチ学習フレームワークを導入する。 後者の場合、インスタンス間の意味的特徴のペアワイズ関係は、インスタンス空間の曖昧さの範囲を推定するために完全に活用される。 提案手法はバックボーンアーキテクチャとは独立であり,推論に余分な負担を伴わない。 実験は、人気のある実世界のベンチマークと合成ノイズデータセットに基づいて行われる。 いずれにせよ、提案したDMUEは安定した性能を達成する。

関連論文リスト

• A Review of Bayesian Uncertainty Quantification in Deep Probabilistic Image Segmentation [0.0]
  画像セグメンテーションの進歩は、ディープラーニングベースのコンピュータビジョンの広い範囲において重要な役割を果たす。 この文脈において不確かさの定量化が広く研究され、モデル無知(認識の不確実性)やデータ曖昧さ(アラート的不確実性)を表現し、不正な意思決定を防ぐことができる。 この研究は、分野の進歩を左右する不確実性の基本概念と様々なタスクへの応用について議論することで、確率的セグメンテーションの包括的概要を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-25T13:26:09Z)
• Prior-based Objective Inference Mining Potential Uncertainty for Facial Expression Recognition [4.097773299719266]
  本稿では,Prior-based Objective Inference (POI) ネットワークを提案する。 POIは、より客観的で多様な感情分布を導き出すために、事前の知識を使用している。 POIは、合成ノイズデータセットと複数の実世界のデータセットの両方で競合性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T04:13:05Z)
• Independence Constrained Disentangled Representation Learning from Epistemological Perspective [13.51102815877287]
  Disentangled Representation Learningは、データ生成プロセスにおいて意味論的に意味のある潜伏変数を識別するデータエンコーダをトレーニングすることで、ディープラーニングメソッドの説明可能性を向上させることを目的としている。 不整合表現学習の目的については合意が得られない。 本稿では,相互情報制約と独立性制約を統合した非絡み合い表現学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-04T13:00:59Z)
• Tackling Ambiguity from Perspective of Uncertainty Inference and Affinity Diversification for Weakly Supervised Semantic Segmentation [12.308473939796945]
  画像レベルのラベルを持つ弱教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーション(WSSS)は、退屈なアノテーションを使わずに高密度なタスクを実現することを目的としている。 WSSSの性能、特にクラス活性化マップ(CAM)の生成と擬似マスクの精製の段階では、あいまいさに悩まされている。 統一された単一ステージWSSSフレームワークであるUniAを提案し、不確実性推論と親和性多様化の観点からこの問題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-12T01:54:59Z)
• Prototype-based Aleatoric Uncertainty Quantification for Cross-modal Retrieval [139.21955930418815]
  クロスモーダル検索手法は、共通表現空間を共同学習することにより、視覚と言語モダリティの類似性関係を構築する。 しかし、この予測は、低品質なデータ、例えば、腐敗した画像、速いペースの動画、詳細でないテキストによって引き起こされるアレタリック不確実性のために、しばしば信頼性が低い。 本稿では, 原型に基づくAleatoric Uncertainity Quantification (PAU) フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T09:41:19Z)
• Uncertain Facial Expression Recognition via Multi-task Assisted Correction [43.02119884581332]
  MTACと呼ばれる不確実な表情認識に対処するためのマルチタスク支援補正法を提案する。 具体的には、信頼度推定ブロックと重み付け正則化モジュールを用いて、固体試料をハイライトし、バッチ毎に不確かさサンプルを抑圧する。 RAF-DB、AffectNet、AffWild2データセットの実験は、MTACが合成および実際の不確実性に直面した際のベースラインよりも大幅に改善されていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-14T10:28:08Z)
• Exploring Robustness of Unsupervised Domain Adaptation in Semantic Segmentation [74.05906222376608]
  クリーンな画像とそれらの逆の例との一致を、出力空間における対照的な損失によって最大化する、逆向きの自己スーパービジョンUDA(ASSUDA)を提案する。 i) セマンティックセグメンテーションにおけるUDA手法のロバスト性は未解明のままであり, (ii) 一般的に自己スーパービジョン(回転やジグソーなど) は分類や認識などのイメージタスクに有効であるが, セグメンテーションタスクの識別的表現を学習する重要な監視信号の提供には失敗している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-23T01:50:44Z)
• Inter-class Discrepancy Alignment for Face Recognition [55.578063356210144]
  IA(Inter-class DiscrepancyAlignment)という統合フレームワークを提案する。 IDA-DAOは、画像と隣人の相違を考慮した類似度スコアの整合に使用される。 IDA-SSEは、GANで生成された仮想候補画像を導入することで、説得力のあるクラス間隣人を提供できます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-02T08:20:08Z)
• Exploiting Sample Uncertainty for Domain Adaptive Person Re-Identification [137.9939571408506]
  各サンプルに割り当てられた擬似ラベルの信頼性を推定・活用し,ノイズラベルの影響を緩和する。 不確実性に基づく最適化は大幅な改善をもたらし、ベンチマークデータセットにおける最先端のパフォーマンスを達成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-16T04:09:04Z)
• Learning Disentangled Representations with Latent Variation Predictability [102.4163768995288]
  本稿では,潜在不整合表現の変動予測可能性について述べる。 逆生成プロセス内では、潜時変動と対応する画像対の相互情報を最大化することにより、変動予測可能性を高める。 本研究では,潜在表現の絡み合いを測るために,基礎的構造的生成因子に依存しない評価指標を開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-25T08:54:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。