論文の概要: Facial Expression Recognition using Vanilla ViT backbones with MAE Pretraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11081v1
• Date: Fri, 22 Jul 2022 13:39:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-25 13:14:52.525713
• Title: Facial Expression Recognition using Vanilla ViT backbones with MAE Pretraining
• Title（参考訳）: MAE事前訓練によるVanilla ViTバックボーンを用いた顔表情認識
• Authors: Jia Li and Ziyang Zhang
• Abstract要約: 上流タスクからのトレーニングサンプルがなくても,バニラVITが競争精度を達成できるかどうかを検討した。 具体的には、まず、大規模な表情データセット上で、最初のViTをMasked Autoencoder (MAE)として事前訓練する。 次に、人気のある表情データセットのViTを表現ラベルで微調整する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.069054529020693
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Humans usually convey emotions voluntarily or involuntarily by facial expressions. Automatically recognizing the basic expression (such as happiness, sadness, and neutral) from a facial image, i.e., facial expression recognition (FER), is extremely challenging and attracts much research interests. Large scale datasets and powerful inference models have been proposed to address the problem. Though considerable progress has been made, most of the state of the arts employing convolutional neural networks (CNNs) or elaborately modified Vision Transformers (ViTs) depend heavily on upstream supervised pretraining. Transformers are taking place the domination of CNNs in more and more computer vision tasks. But they usually need much more data to train, since they use less inductive biases compared with CNNs. To explore whether a vanilla ViT without extra training samples from upstream tasks is able to achieve competitive accuracy, we use a plain ViT with MAE pretraining to perform the FER task. Specifically, we first pretrain the original ViT as a Masked Autoencoder (MAE) on a large facial expression dataset without expression labels. Then, we fine-tune the ViT on popular facial expression datasets with expression labels. The presented method is quite competitive with 90.22\% on RAF-DB, 61.73\% on AfectNet and can serve as a simple yet strong ViT-based baseline for FER studies.
• Abstract（参考訳）: 人間は通常、表情によって自発的または自発的に感情を伝える。 顔画像、すなわち表情認識(fer)から基本表現(幸福、悲しみ、中立など)を自動的に認識することは極めて困難であり、多くの研究関心を集めている。 この問題に対処するために,大規模データセットと強力な推論モデルが提案されている。 かなりの進歩があったが、畳み込みニューラルネットワーク(cnns)や精巧に改造された視覚トランスフォーマー(vits)を用いた芸術のほとんどが上流の教師付き事前訓練に大きく依存している。 トランスフォーマーは、ますます多くのコンピュータビジョンタスクにおいて、CNNを支配している。 しかし、cnnに比べてインダクティブなバイアスが少ないため、トレーニングにはもっと多くのデータが必要です。 上流タスクからの余分なトレーニングサンプルのないバニラViTが競争精度を達成できるかどうかを探索するために,MAEプレトレーニング付き平易なViTを用いてFERタスクを実行する。 具体的には、まず、表現ラベルなしで大きな表情データセット上で、最初のViTをMasked Autoencoder (MAE)として事前訓練する。 次に、人気のある表情データセットのViTを表現ラベルで微調整する。 提案手法はRAF-DBの90.22\%、AfectNetの61.73\%と非常に競合し、FER研究の単純なViTベースのベースラインとして機能する。

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