論文の概要: An Ensemble Approach for Multiple Emotion Descriptors Estimation Using Multi-task Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10878v1
• Date: Fri, 22 Jul 2022 04:57:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-25 12:32:42.881540
• Title: An Ensemble Approach for Multiple Emotion Descriptors Estimation Using Multi-task Learning
• Title（参考訳）: マルチタスク学習を用いた複数感情記述子推定のためのアンサンブルアプローチ
• Authors: Irfan Haider, Minh-Trieu Tran, Soo-Hyung Kim, Hyung-Jeong Yang, Guee-Sang Lee
• Abstract要約: 本稿では,第4回ABAW(Affective Behavior Analysis in-the-Wild)コンペティションへの提案方法について述べる。 顔情報のみを使用する代わりに、顔と顔の周囲のコンテキストを含む提供されるデータセットから完全な情報を利用する。 提案システムは,MTLチャレンジ検証データセット上で0.917の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.589338141771385
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper illustrates our submission method to the fourth Affective Behavior Analysis in-the-Wild (ABAW) Competition. The method is used for the Multi-Task Learning Challenge. Instead of using only face information, we employ full information from a provided dataset containing face and the context around the face. We utilized the InceptionNet V3 model to extract deep features then we applied the attention mechanism to refine the features. After that, we put those features into the transformer block and multi-layer perceptron networks to get the final multiple kinds of emotion. Our model predicts arousal and valence, classifies the emotional expression and estimates the action units simultaneously. The proposed system achieves the performance of 0.917 on the MTL Challenge validation dataset.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,第4回ABAW(Affective Behavior Analysis in-the-Wild)コンペティションへの提案方法について述べる。 この方法は、マルチタスク学習チャレンジに使用される。 顔情報のみを使用する代わりに、顔と顔の周囲のコンテキストを含む提供されるデータセットから完全な情報を利用する。 InceptionNet V3モデルを用いて深い特徴を抽出し,特徴を洗練するために注意機構を適用した。 その後、これらの機能をトランスフォーマーブロックと多層パーセプトロンネットワークに組み込んで、最後の複数の種類の感情を得る。 本モデルは覚醒とヴァレンスを予測し,感情表現を分類し,同時に行動単位を推定する。 提案システムは,MTLチャレンジ検証データセット上で0.917の性能を実現する。

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