Fugu-MT 論文翻訳(概要): Facial Expression Recognition based on Multi-head Cross Attention Network

論文の概要: Facial Expression Recognition based on Multi-head Cross Attention Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13235v1
Date: Thu, 24 Mar 2022 17:47:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-25 14:28:27.764471
Title: Facial Expression Recognition based on Multi-head Cross Attention Network
Title（参考訳）: 多頭クロスアテンションネットワークによる表情認識
Authors: Jae-Yeop Jeong, Yeong-Gi Hong, Daun Kim, Yuchul Jung, Jin-Woo Jeong
Abstract要約: ABAW 2022で導入されたVA推定と表情問題に対処するために,DANモデルの拡張版を提案する。 VA推定タスクの平均CCC値は0.44、表現分類タスクの平均F1スコアは0.33である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6432771146480283
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Facial expression in-the-wild is essential for various interactive computing domains. In this paper, we proposed an extended version of DAN model to address the VA estimation and facial expression challenges introduced in ABAW 2022. Our method produced preliminary results of 0.44 of mean CCC value for the VA estimation task, and 0.33 of the average F1 score for the expression classification task.
Abstract（参考訳）: 様々な対話型コンピューティングドメインでは,実地での表情が不可欠である。本稿では,ABAW 2022で導入されたVA推定と表情問題に対処するDANモデルの拡張版を提案する。提案手法では,va推定タスクの平均ccc値0.44,表現分類タスクの平均f1スコア0.33の予備結果を得た。

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