Fugu-MT 論文翻訳(概要): Facial Action Unit Recognition With Multi-models Ensembling

論文の概要: Facial Action Unit Recognition With Multi-models Ensembling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13046v1
Date: Thu, 24 Mar 2022 12:50:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-25 18:20:00.601489
Title: Facial Action Unit Recognition With Multi-models Ensembling
Title（参考訳）: マルチモデルを用いた顔行動単位認識
Authors: Wenqiang Jiang, Yannan Wu, Fengsheng Qiao, Liyu Meng, Yuanyuan Deng, Chuanhe Liu
Abstract要約: 本稿では,ABAW(Affective Behavior Analysis in-the-wild)2022のコンペティションについて述べる。改良されたIResnet100をバックボーンとして使用し、Aff-Wild2のAUデータセットを、プライベートAuと式データセットで事前訓練された3つのモデルとGlint360Kでトレーニングする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The Affective Behavior Analysis in-the-wild (ABAW) 2022 Competition gives Affective Computing a large promotion. In this paper, we present our method of AU challenge in this Competition. We use improved IResnet100 as backbone. Then we train AU dataset in Aff-Wild2 on three pertained models pretrained by our private au and expression dataset, and Glint360K respectively. Finally, we ensemble the results of our models. We achieved F1 score (macro) 0.731 on AU validation set.
Abstract（参考訳）: ABAW (Affective Behavior Analysis in-wild) 2022 コンペティションは、Affective Computing に大きなプロモーションを提供する。本稿では,本コンペティションにおけるAUチャレンジの手法について述べる。改善されたIResnet100をバックボーンとして使用しています。次に、Aff-Wild2におけるAUデータセットを、プライベートauと式データセットで事前訓練された3つの関連するモデルと、Glint360Kでトレーニングする。最後に、モデルの結果をまとめます。 AU検証セットでF1スコア(マクロ)0.731を得た。

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