論文の概要: ABAW: Learning from Synthetic Data & Multi-Task Learning Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01138v2
- Date: Tue, 5 Jul 2022 12:08:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-06 11:41:26.682163
- Title: ABAW: Learning from Synthetic Data & Multi-Task Learning Challenges
- Title（参考訳）: ABAW: 合成データとマルチタスク学習の課題から学ぶ
- Authors: Dimitrios Kollias
- Abstract要約: 本稿では、2022年欧州コンピュータビジョン会議(ECCV)と共同で開催された第4回ABAWコンペティションについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.273075747204267
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper describes the fourth Affective Behavior Analysis in-the-wild
(ABAW) Competition, held in conjunction with European Conference on Computer
Vision (ECCV), 2022. The 4th ABAW Competition is a continuation of the
Competitions held at IEEE CVPR 2022, ICCV 2021, IEEE FG 2020 and IEEE CVPR 2017
Conferences, and aims at automatically analyzing affect. In the previous runs
of this Competition, the Challenges targeted Valence-Arousal Estimation,
Expression Classification and Action Unit Detection. This year the Competition
encompasses two different Challenges: i) a Multi-Task-Learning one in which the
goal is to learn at the same time (i.e., in a multi-task learning setting) all
the three above mentioned tasks; and ii) a Learning from Synthetic Data one in
which the goal is to learn to recognise the basic expressions from artificially
generated data and generalise to real data. The Aff-Wild2 database is a large
scale in-the-wild database and the first one that contains annotations for
valence and arousal, expressions and action units. This database is the basis
for the above Challenges. In more detail: i) s-Aff-Wild2 -- a static version of
Aff-Wild2 database -- has been constructed and utilized for the purposes of the
Multi-Task-Learning Challenge; and ii) some specific frames-images from the
Aff-Wild2 database have been used in an expression manipulation manner for
creating the synthetic dataset, which is the basis for the Learning from
Synthetic Data Challenge. In this paper, at first we present the two
Challenges, along with the utilized corpora, then we outline the evaluation
metrics and finally present the baseline systems per Challenge, as well as
their derived results. More information regarding the Competition can be found
in the competition's website:
https://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/eccv-2023-4th-abaw/.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,欧州コンピュータビジョン会議(eccv)と共同で開催した第4回産業内行動分析(abaw)コンペティションについて述べる。
第4回ABAWコンペティションはIEEE CVPR 2022、ICCV 2021、IEEE FG 2020、IEEE CVPR 2017 Conferencesで開催されるコンペティションの継続であり、自動的に影響を分析することを目的としている。
このコンペティションの以前の実行では、チャレンジはValence-Arousal Estimation、Expression Classification、Action Unit Detectionをターゲットにしていた。
今年大会は2つの異なる課題を含む。
一 上記三つのタスクのすべてを同時に学習すること(即ち、マルチタスク学習設定において。)を目標とするマルチタスク学習
二 人工的に生成されたデータから基本表現を認識し、実データに一般化することを目的とする合成データからの学習
Aff-Wild2データベースはWild内の大規模データベースであり、valenceやarousal、式、アクションユニットのアノテーションを含む最初のデータベースである。
このデータベースは、上記の課題の基盤である。
詳細は以下の通り。
i) Aff-Wild2データベースの静的バージョンであるs-Aff-Wild2がMulti-Task-Learning Challengeのために構築され、利用されている。
二 Aff-Wild2データベースから得られた特定のフレーム画像は、合成データセットを作成するための表現操作方法として使われており、これが合成データチャレンジからの学習の基礎となっている。
本稿では,まず,活用コーパスとともに2つの課題を提示し,その評価指標を概説し,最終的に課題ごとのベースラインシステムとそれらの成果を提示する。
コンペティションに関する詳細な情報は、コンペティションのwebサイトにある。 https://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/eccv-2023-4th-abaw/。
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