Fugu-MT 論文翻訳(概要): POSTER: A Pyramid Cross-Fusion Transformer Network for Facial Expression Recognition

論文の概要: POSTER: A Pyramid Cross-Fusion Transformer Network for Facial Expression Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04083v2
Date: Sun, 13 Aug 2023 20:49:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-15 23:36:34.404145
Title: POSTER: A Pyramid Cross-Fusion Transformer Network for Facial Expression Recognition
Title（参考訳）: POSTER:表情認識のためのピラミッド型クロスフュージョントランスネットワーク
Authors: Ce Zheng, Matias Mendieta, and Chen Chen
Abstract要約: 顔の表情認識(FER)はコンピュータビジョンにおいて重要な課題であり、人間とコンピュータのインタラクション、教育、医療、オンラインモニタリングといった分野に実践的な応用がある。特に大きな問題は、クラス間類似性、クラス内類似性、スケール感度の3つである。本稿では,これら3つの問題を総括的に解決することを目的とした2ストリームのピラミッド crOss-fuSion TransformER ネットワーク (POSTER) を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.525573321175925
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Facial expression recognition (FER) is an important task in computer vision, having practical applications in areas such as human-computer interaction, education, healthcare, and online monitoring. In this challenging FER task, there are three key issues especially prevalent: inter-class similarity, intra-class discrepancy, and scale sensitivity. While existing works typically address some of these issues, none have fully addressed all three challenges in a unified framework. In this paper, we propose a two-stream Pyramid crOss-fuSion TransformER network (POSTER), that aims to holistically solve all three issues. Specifically, we design a transformer-based cross-fusion method that enables effective collaboration of facial landmark features and image features to maximize proper attention to salient facial regions. Furthermore, POSTER employs a pyramid structure to promote scale invariance. Extensive experimental results demonstrate that our POSTER achieves new state-of-the-art results on RAF-DB (92.05%), FERPlus (91.62%), as well as AffectNet 7 class (67.31%) and 8 class (63.34%). The code is available at https://github.com/zczcwh/POSTER.
Abstract（参考訳）: 顔の表情認識(FER)はコンピュータビジョンにおいて重要な課題であり、人間とコンピュータのインタラクション、教育、医療、オンラインモニタリングといった分野に実践的な応用がある。この挑戦的なFERタスクでは、特に大きな問題として、クラス間類似性、クラス内類似性、スケール感度の3つがある。既存の作業は通常これらの問題に対処するが、統一フレームワークにおける3つの課題すべてに完全に対処することはない。本稿では,3つの問題を一括で解決することを目的とした2ストリームのピラミッドcrOss-fuSion TransformERネットワーク(POSTER)を提案する。具体的には,顔のランドマーク特徴と画像特徴を効果的に協調し,正常な顔領域への注意を最大化するトランスフォーマーベースのクロスフュージョン法を考案する。さらに、POSTERはスケール不変性を促進するためにピラミッド構造を採用している。広範な実験結果から,raf-db (92.05%), ferplus (91.62%), affectnet 7 クラス (67.31%), 8 クラス (63.34%) において新たな最先端結果が得られた。コードはhttps://github.com/zczcwh/posterで入手できる。

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