論文の概要: Emotion Recognition with Incomplete Labels Using Modified Multi-task Learning Technique

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04192v1
• Date: Fri, 9 Jul 2021 03:43:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-13 01:54:19.409654
• Title: Emotion Recognition with Incomplete Labels Using Modified Multi-task Learning Technique
• Title（参考訳）: 修正マルチタスク学習手法を用いた不完全ラベルによる感情認識
• Authors: Phan Tran Dac Thinh, Hoang Manh Hung, Hyung-Jeong Yang, Soo-Hyung Kim, and Guee-Sang Lee
• Abstract要約: AffWild2データセットから7つの基本的な感情と12のアクションユニットの関連性を利用する手法を提案する。 2つの相関したタスクの知識を組み合わせることで、両方のパフォーマンスは1種類のラベルしか使用していないモデルと比較して大きなマージンで改善される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.012391782839384
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The task of predicting affective information in the wild such as seven basic emotions or action units from human faces has gradually become more interesting due to the accessibility and availability of massive annotated datasets. In this study, we propose a method that utilizes the association between seven basic emotions and twelve action units from the AffWild2 dataset. The method based on the architecture of ResNet50 involves the multi-task learning technique for the incomplete labels of the two tasks. By combining the knowledge for two correlated tasks, both performances are improved by a large margin compared to those with the model employing only one kind of label.
• Abstract（参考訳）: 人間の顔から7つの基本的な感情や行動単位などの感情情報を予測するタスクは、大量の注釈付きデータセットのアクセシビリティーと可用性により、徐々に興味深いものになりつつある。 本研究では、afwild2データセットから7つの基本的な感情と12のアクションユニットを関連付ける手法を提案する。 ResNet50のアーキテクチャに基づく手法は、2つのタスクの不完全なラベルに対するマルチタスク学習技術を含む。 2つの相関したタスクの知識を組み合わせることで、両方のパフォーマンスは1種類のラベルのみを使用するモデルと比較して大きなマージンで改善される。

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