論文の概要: Feature Pyramid Network for Multi-task Affective Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03670v2
• Date: Fri, 9 Jul 2021 11:14:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-12 10:36:47.899966
• Title: Feature Pyramid Network for Multi-task Affective Analysis
• Title（参考訳）: マルチタスク感情分析のための特徴ピラミッドネットワーク
• Authors: Ruian He, Zhen Xing, Weimin Tan, Bo Yan
• Abstract要約: マルチタスク影響分析のための特徴ピラミッドネットワークという新しいモデルを提案する。 階層的特徴を抽出して3つのラベルを予測し,事前学習されたシングルタスクモデルから学習するための教師学生訓練戦略を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.645791213312734
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Affective Analysis is not a single task, and the valence-arousal value, expression class and action unit can be predicted at the same time. Previous researches failed to take them as a whole task or ignore the entanglement and hierarchical relation of this three facial attributes. We propose a novel model named feature pyramid networks for multi-task affect analysis. The hierarchical features are extracted to predict three labels and we apply teacher-student training strategy to learn from pretrained single-task models. Extensive experiment results demonstrate the proposed model outperform other models.This is a submission to The 2nd Workshop and Competition on Affective Behavior Analysis in-the-wild (ABAW). The code and model are available for research purposes at https://github.com/ryanhe312/ABAW2-FPNMAA.
• Abstract（参考訳）: Affective Analysisは単一のタスクではなく、valence-arousal値、式クラス、アクションユニットを同時に予測することができる。 これまでの研究では、これら3つの顔属性の絡み合いや階層関係を無視して、全体的タスクとして捉えられなかった。 マルチタスク影響分析のための特徴ピラミッドネットワークという新しいモデルを提案する。 階層的特徴を抽出して3つのラベルを予測し,事前学習されたシングルタスクモデルから学習するための教師学生訓練戦略を適用する。 実験の結果,提案モデルが他のモデルより優れており,本論文はABAW(Affective Behavior Analysis in-wild)の第2ワークショップおよびコンペティションに提出されている。 コードとモデルは、https://github.com/ryanhe312/ABAW2-FPNMAAで研究目的で利用可能である。

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