Fugu-MT 論文翻訳(概要): Technical Report for Valence-Arousal Estimation on Affwild2 Dataset

論文の概要: Technical Report for Valence-Arousal Estimation on Affwild2 Dataset

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01502v1
Date: Tue, 4 May 2021 14:00:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-05 12:56:25.779846
Title: Technical Report for Valence-Arousal Estimation on Affwild2 Dataset
Title（参考訳）: Affwild2データセットの妥当性評価に関する技術報告
Authors: I-Hsuan Li
Abstract要約: abaw fg-2020 コンペティションにおけるvalence-arousal estimation challenge に取り組む。マイクロモーションとマクロモーションの情報を得るために、MIMAMO Net quoteeng 2020mimamoモデルを使用します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this work, we describe our method for tackling the valence-arousal estimation challenge from ABAW FG-2020 Competition. The competition organizers provide an in-the-wild Aff-Wild2 dataset for participants to analyze affective behavior in real-life settings. We use MIMAMO Net \cite{deng2020mimamo} model to achieve information about micro-motion and macro-motion for improving video emotion recognition and achieve Concordance Correlation Coefficient (CCC) of 0.415 and 0.511 for valence and arousal on the reselected validation set.
Abstract（参考訳）: 本稿では,abaw fg-2020 コンペティションにおけるvalence-arousal estimation challenge に取り組む手法について述べる。コンペティションオーガナイザーは、参加者が実生活で情緒行動を分析するために、wild内のaf-wild2データセットを提供する。我々は、MIMAMO Net \cite{deng2020mimamo} モデルを用いて、ビデオの感情認識を改善するためのマイクロモーションとマクロモーションに関する情報を得るとともに、再選択された検証セット上での精度と刺激に対する0.415と0.511の一致相関係数(CCC)を達成する。

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