論文の概要: Multi-model Ensemble Learning Method for Human Expression Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14466v1
• Date: Mon, 28 Mar 2022 03:15:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-30 07:53:47.030750
• Title: Multi-model Ensemble Learning Method for Human Expression Recognition
• Title（参考訳）: 表現認識のための多モデルアンサンブル学習法
• Authors: Jun Yu and Zhongpeng Cai and Peng He and Guocheng Xie and Qiang Ling
• Abstract要約: 本研究では,大量の実生活データを収集するアンサンブル学習法に基づく手法を提案する。 ABAW2022 ChallengeのAffWild2データセット上で多くの実験を行い、本ソリューションの有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.76775306959038
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Analysis of human affect plays a vital role in human-computer interaction (HCI) systems. Due to the difficulty in capturing large amounts of real-life data, most of the current methods have mainly focused on controlled environments, which limit their application scenarios. To tackle this problem, we propose our solution based on the ensemble learning method. Specifically, we formulate the problem as a classification task, and then train several expression classification models with different types of backbones--ResNet, EfficientNet and InceptionNet. After that, the outputs of several models are fused via model ensemble method to predict the final results. Moreover, we introduce the multi-fold ensemble method to train and ensemble several models with the same architecture but different data distributions to enhance the performance of our solution. We conduct many experiments on the AffWild2 dataset of the ABAW2022 Challenge, and the results demonstrate the effectiveness of our solution.
• Abstract（参考訳）: 人間の影響の分析は、人-コンピュータ相互作用(HCI)システムにおいて重要な役割を果たす。 大量の実データを取り込むのが難しいため、現在の手法の多くは、アプリケーションシナリオを制限するコントロールされた環境に重点を置いている。 この問題に対処するために,アンサンブル学習法に基づく提案手法を提案する。 具体的には、問題を分類タスクとして定式化し、さまざまなバックボーン(resnet, efficientnet, inceptionnet)の表現分類モデルをトレーニングする。 その後、モデルアンサンブル法により複数のモデルの出力を融合して最終結果を予測する。 さらに,マルチフォールドアンサンブル法を導入し,同じアーキテクチャで異なるデータ分布を持つ複数のモデルを学習・アンサンブルし,ソリューションの性能を向上させる。 ABAW2022 ChallengeのAffWild2データセット上で多くの実験を行い、本ソリューションの有効性を実証した。

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