Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hybrid CNN-Transformer Model For Facial Affect Recognition In the ABAW4 Challenge

論文の概要: Hybrid CNN-Transformer Model For Facial Affect Recognition In the ABAW4 Challenge

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10201v1
Date: Wed, 20 Jul 2022 21:38:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-22 12:49:44.563942
Title: Hybrid CNN-Transformer Model For Facial Affect Recognition In the ABAW4 Challenge
Title（参考訳）: ABAW4チャレンジにおける顔影響認識のためのハイブリッドCNN変換器モデル
Authors: Lingfeng Wang, Haocheng Li, Chunyin Liu
Abstract要約: 本稿では,Multi-Task-Learning(MTL)とLearning from Synthetic Data(LSD)タスクのためのハイブリッドCNN-Transformerモデルを提案する。検証データセットの実験結果から,本手法はベースラインモデルよりも優れた性能が得られることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.786147929596443
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper describes our submission to the fourth Affective Behavior Analysis (ABAW) competition. We proposed a hybrid CNN-Transformer model for the Multi-Task-Learning (MTL) and Learning from Synthetic Data (LSD) task. Experimental results on validation dataset shows that our method achieves better performance than baseline model, which verifies that the effectiveness of proposed network.
Abstract（参考訳）: 本稿では,第4回ABAW(Affective Behavior Analysis)コンペティションについて述べる。マルチタスクラーニング(mtl)と合成データ(lsd)タスクからの学習のためのハイブリッドcnn-transformerモデルを提案する。検証データセットにおける実験結果は,提案手法がベースラインモデルよりも優れた性能を達成していることを示す。

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