論文の概要: Facial Affect Analysis: Learning from Synthetic Data & Multi-Task Learning Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09748v1
• Date: Wed, 20 Jul 2022 08:46:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-21 12:57:30.732152
• Title: Facial Affect Analysis: Learning from Synthetic Data & Multi-Task Learning Challenges
• Title（参考訳）: 顔の感情分析 : 合成データとマルチタスク学習の課題から学ぶ
• Authors: Siyang Li, Yifan Xu, Huanyu Wu, Dongrui Wu, Yingjie Yin, Jiajiong Cao, Jingting Ding
• Abstract要約: 第4回ABAW(Affective Behavior Analysis In-The-Wild)コンペティションにおける2つの課題に対処する新しいフレームワークを提案する。 MTLチャレンジでは,特徴ベクトルのアンサンブル戦略を改良したSMM-EmotionNetを採用する。 LSD問題に対して, 単一ラベルの問題, 不均衡分布, 微調整制限, モデルアーキテクチャの選択に対処する各手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.649517834303502
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Facial affect analysis remains a challenging task with its setting transitioned from lab-controlled to in-the-wild situations. In this paper, we present novel frameworks to handle the two challenges in the 4th Affective Behavior Analysis In-The-Wild (ABAW) competition: i) Multi-Task-Learning (MTL) Challenge and ii) Learning from Synthetic Data (LSD) Challenge. For MTL challenge, we adopt the SMM-EmotionNet with a better ensemble strategy of feature vectors. For LSD challenge, we propose respective methods to combat the problems of single labels, imbalanced distribution, fine-tuning limitations, and choice of model architectures. Experimental results on the official validation sets from the competition demonstrated that our proposed approaches outperformed baselines by a large margin. The code is available at https://github.com/sylyoung/ABAW4-HUST-ANT.
• Abstract（参考訳）: 顔の感情分析は、実験室で制御された状況から野生の状況に移行する上で、依然として困難な課題である。 本稿では,第4回ABAW(Affective Behavior Analysis In-The-Wild)コンペティションにおける2つの課題に対処する新しい枠組みを提案する。 一 マルチタスク学習(MTL)の課題及び課題 二 合成データ(LSD)チャレンジから学ぶこと。 MTLチャレンジでは,特徴ベクトルのアンサンブル戦略を改良したSMM-EmotionNetを採用する。 LSD問題に対して,単一ラベルの問題,不均衡分布,微調整制限,モデルアーキテクチャの選択に対処する各手法を提案する。 実験結果から,提案手法がベースラインよりも高い性能を示した。 コードはhttps://github.com/sylyoung/ABAW4-HUST-ANTで公開されている。

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