Fugu-MT 論文翻訳(概要): Expression Classification using Concatenation of Deep Neural Network for the 3rd ABAW3 Competition

論文の概要: Expression Classification using Concatenation of Deep Neural Network for the 3rd ABAW3 Competition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12899v1
Date: Thu, 24 Mar 2022 07:36:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-25 22:37:15.574850
Title: Expression Classification using Concatenation of Deep Neural Network for the 3rd ABAW3 Competition
Title（参考訳）: 第3回ABAW3コンペティションのためのディープニューラルネットワークの連結による表現分類
Authors: Kim Ngan Phan and Hong-Hai Nguyen and Van-Thong Huynh and Soo-Hyung Kim
Abstract要約: 第3回Affective Behavior Analysis In-The-Wildコンペティションでは、ビデオからの人間の顔の基本的な表現を含む8つのクラスを含む表現分類を行う。本稿では,表現分類タスクに対してRegNet,Attention Module,Transformerの組合せ表現を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.772214437523759
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: For computers to recognize human emotions, expression classification is an equally important problem in the human-computer interaction area. In the 3rd Affective Behavior Analysis In-The-Wild competition, the task of expression classification includes 8 classes including 6 basic expressions of human faces from videos. In this paper, we perform combination representation from RegNet, Attention module, and Transformer Encoder for the expression classification task. We achieve 35.87 \% for F1-score on the validation set of Aff-Wild2 dataset. This result shows the effectiveness of the proposed architecture.
Abstract（参考訳）: コンピュータが人間の感情を認識するためには、表現分類は人間とコンピュータの相互作用領域において等しく重要な問題である。第3回Affective Behavior Analysis In-The-Wildコンペティションでは、ビデオからの人間の顔の基本的な表現を含む8つのクラスを含む表現分類を行う。本稿では,レグネット,アテンションモジュール,トランスフォーマエンコーダから表現分類タスクのための組合せ表現を行う。 Aff-Wild2データセットの検証セット上でF1スコアに対して35.87 \%を達成する。この結果は,提案アーキテクチャの有効性を示す。

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