論文の概要: ABAW: Valence-Arousal Estimation, Expression Recognition, Action Unit
Detection & Multi-Task Learning Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10659v1
- Date: Tue, 22 Feb 2022 04:02:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-23 14:54:38.735363
- Title: ABAW: Valence-Arousal Estimation, Expression Recognition, Action Unit
Detection & Multi-Task Learning Challenges
- Title（参考訳）: ABAW: 評価・評価・表現認識・行動単位検出・マルチタスク学習課題
- Authors: Dimitrios Kollias
- Abstract要約: 本稿では,コンピュータビジョンとパターン認識に関するIEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR)と共同で開催されているABAW(Affective Behavior Analysis in-the-wild)コンペティションについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.273075747204267
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper describes the third Affective Behavior Analysis in-the-wild (ABAW)
Competition, held in conjunction with IEEE International Conference on Computer
Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2022. The 3rd ABAW Competition is a
continuation of the Competitions held at ICCV 2021, IEEE FG 2020 and IEEE CVPR
2017 Conferences, and aims at automatically analyzing affect. This year the
Competition encompasses four Challenges: i) uni-task Valence-Arousal
Estimation, ii) uni-task Expression Classification, iii) uni-task Action Unit
Detection, and iv) Multi-Task-Learning. All the Challenges are based on a
common benchmark database, Aff-Wild2, which is a large scale in-the-wild
database and the first one to be annotated in terms of valence-arousal,
expressions and action units. In this paper, we present the four Challenges,
with the utilized Competition corpora, we outline the evaluation metrics and
present the baseline systems along with their obtained results.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,コンピュータビジョンとパターン認識に関するIEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR)と共同で開催された第3回ABAWコンペティションについて述べる。
第3回ABAWコンペティションはICCV 2021、IEEE FG 2020、IEEE CVPR 2017 Conferencesで開催されるコンペティションの継続であり、自動的に影響を分析することを目的としている。
今年大会は4つの課題を含む。
i)単タスクのヴァレンス・覚醒推定
二 ユニタスク表現の分類
三 単タスク動作単位の検出及び
iv)マルチタスク学習。
すべての課題は、一般的なベンチマークデータベースであるaf-wild2に基づいており、これは大規模なインザワイルドデータベースであり、valence-arousal、expression、action unitという用語でアノテートされた最初のデータベースである。
本稿では,コンペティションコーパスを活用した4つの課題について,評価指標の概要と,得られた結果とともにベースラインシステムを提案する。
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