Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-Task Learning for Emotion Descriptors Estimation at the fourth ABAW Challenge

論文の概要: Multi-Task Learning for Emotion Descriptors Estimation at the fourth ABAW Challenge

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09716v1
Date: Wed, 20 Jul 2022 07:39:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-21 13:36:50.426682
Title: Multi-Task Learning for Emotion Descriptors Estimation at the fourth ABAW Challenge
Title（参考訳）: 第4回ABAWチャレンジにおける感情記述子推定のためのマルチタスク学習
Authors: Yanan Chang, Yi Wu, Xiangyu Miao, Jiahe Wang, Shangfei Wang
Abstract要約: マルチタスク学習フレームワークを導入し,3つのタスクの性能向上を図る。提供されるトレーニングと検証データについて実験を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.529527087437202
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Facial valence/arousal, expression and action unit are related tasks in facial affective analysis. However, the tasks only have limited performance in the wild due to the various collected conditions. The 4th competition on affective behavior analysis in the wild (ABAW) provided images with valence/arousal, expression and action unit labels. In this paper, we introduce multi-task learning framework to enhance the performance of three related tasks in the wild. Feature sharing and label fusion are used to utilize their relations. We conduct experiments on the provided training and validating data.
Abstract（参考訳）: 顔のヴァレンス/覚醒、表情および行動単位は、顔の感情分析における関連するタスクである。しかし,これらのタスクは,各種の収集条件により,荒野での限られたパフォーマンスしか得られない。野生動物(ABAW)における情動行動分析に関する第4回コンペティションでは, ヴァレンス/覚醒, 表現, 行動単位ラベルが得られた。本稿では,3つの関連タスクの性能向上を目的としたマルチタスク学習フレームワークを提案する。特徴共有とラベル融合はそれらの関係を利用するために使われる。提供されるトレーニングと検証データについて実験を行う。

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