Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning from Synthetic Data: Facial Expression Classification based on Ensemble of Multi-task Networks

論文の概要: Learning from Synthetic Data: Facial Expression Classification based on Ensemble of Multi-task Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10025v2
Date: Thu, 21 Jul 2022 07:59:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-22 10:35:33.927772
Title: Learning from Synthetic Data: Facial Expression Classification based on Ensemble of Multi-task Networks
Title（参考訳）: 合成データからの学習:マルチタスクネットワークのアンサンブルに基づく表情分類
Authors: Jae-Yeop Jeong, Yeong-Gi Hong, JiYeon Oh, Sumin Hong, Jin-Woo Jeong, Yuchul Jung
Abstract要約: 表情認識タスクにおいて,「合成データからの学習」 (LSD) は重要なトピックである。マルチタスク学習に基づく顔認識手法を提案する。平均F1スコアは0.71。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.736069053271373
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Facial expression in-the-wild is essential for various interactive computing domains. Especially, "Learning from Synthetic Data" (LSD) is an important topic in the facial expression recognition task. In this paper, we propose a multi-task learning-based facial expression recognition approach which consists of emotion and appearance learning branches that can share all face information, and present preliminary results for the LSD challenge introduced in the 4th affective behavior analysis in-the-wild (ABAW) competition. Our method achieved the mean F1 score of 0.71.
Abstract（参考訳）: 様々な対話型コンピューティングドメインでは,実地での表情が不可欠である。特に「合成データからの学習」(lsd)は表情認識タスクにおいて重要な話題である。本稿では,すべての顔情報を共有できる感情と表情学習分枝からなる多タスク学習に基づく表情認識手法を提案し,第4回感情行動分析 in-the-wild (abaw) コンペティションで紹介されたlsdチャレンジの予備結果を提案する。平均F1スコアは0.71。

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