Fugu-MT 論文翻訳(概要): Two-Aspect Information Fusion Model For ABAW4 Multi-task Challenge

論文の概要: Two-Aspect Information Fusion Model For ABAW4 Multi-task Challenge

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11389v1
Date: Sat, 23 Jul 2022 01:48:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-26 13:26:15.692756
Title: Two-Aspect Information Fusion Model For ABAW4 Multi-task Challenge
Title（参考訳）: ABAW4マルチタスクチャレンジのための2視点情報融合モデル
Authors: Haiyang Sun, Zheng Lian, Bin Liu, Jianhua Tao, Licai Sun, Cong Cai
Abstract要約: ABAWのタスクは、ビデオからフレームレベルの感情記述子を予測することである。異なる種類の情報の完全統合を実現するために,新しいエンド・ツー・エンドアーキテクチャを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 41.32053075381269
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we propose the solution to the Multi-Task Learning (MTL) Challenge of the 4th Affective Behavior Analysis in-the-wild (ABAW) competition. The task of ABAW is to predict frame-level emotion descriptors from videos: discrete emotional state; valence and arousal; and action units. Although researchers have proposed several approaches and achieved promising results in ABAW, current works in this task rarely consider interactions between different emotion descriptors. To this end, we propose a novel end to end architecture to achieve full integration of different types of information. Experimental results demonstrate the effectiveness of our proposed solution.
Abstract（参考訳）: 本稿では,第4回ABAW(Affective Behavior Analysis in-the-wild)コンペティションにおけるマルチタスク学習(MTL)チャレンジの解決法を提案する。 ABAWのタスクは、ビデオからフレームレベルの感情記述子を予測することである。研究者はいくつかのアプローチを提案し、ABAWで有望な結果を得たが、このタスクにおける現在の研究は、異なる感情記述子間の相互作用をほとんど考慮していない。この目的のために,異なるタイプの情報を完全に統合する新しいエンド・ツー・エンドアーキテクチャを提案する。実験の結果,提案手法の有効性が示された。

関連論文リスト

Affective Behaviour Analysis via Progressive Learning [23.455163723584427]
本稿では,2つの競合トラックに対する提案手法と実験結果について述べる。 Masked-Autoを自己指導で訓練し、高品質な顔機能を実現する。カリキュラム学習を利用して、モデルを単一の表現の認識から複合表現の認識へ移行する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-24T02:24:21Z)
Narrative Action Evaluation with Prompt-Guided Multimodal Interaction [60.281405999483]
ナラティブ・アクション・アセスメント(NAE)は、行動の実行を評価する専門家のコメントを作成することを目的としている。 NAEは、物語の柔軟性と評価の厳格さの両方を必要とするため、より困難なタスクです。本稿では,様々な情報モダリティ間のインタラクションを容易にするための,プロンプト誘導型マルチモーダルインタラクションフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-22T17:55:07Z)
JMI at SemEval 2024 Task 3: Two-step approach for multimodal ECAC using in-context learning with GPT and instruction-tuned Llama models [0.9736758288065405]
本稿では,SemEval-2024タスク3におけるシステム開発について述べる:「会話におけるマルチモーダル感情原因分析の競争」人間の会話における感情を効果的に捉えるには、テキスト、オーディオ、ビデオなどの複数のモダリティを統合する必要がある。提案手法は2段階の枠組みでこれらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-05T12:07:18Z)
Multi-Grained Multimodal Interaction Network for Entity Linking [65.30260033700338]
マルチモーダルエンティティリンクタスクは、マルチモーダル知識グラフへの曖昧な言及を解決することを目的としている。 MELタスクを解決するための新しいMulti-Grained Multimodal InteraCtion Network $textbf(MIMIC)$ frameworkを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-19T02:11:19Z)
Instruction Tuning for Few-Shot Aspect-Based Sentiment Analysis [72.9124467710526]
生成的アプローチは、テキストから(1つ以上の)4つの要素を1つのタスクとして抽出するために提案されている。本稿では,ABSAを解くための統一的なフレームワークと,それに関連するサブタスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-12T23:38:57Z)
An Ensemble Approach for Multiple Emotion Descriptors Estimation Using Multi-task Learning [12.589338141771385]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-22T04:57:56Z)
Facial Affect Analysis: Learning from Synthetic Data & Multi-Task Learning Challenges [23.649517834303502]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-20T08:46:18Z)
Multi-Task Learning for Emotion Descriptors Estimation at the fourth ABAW Challenge [24.529527087437202]
マルチタスク学習フレームワークを導入し,3つのタスクの性能向上を図る。提供されるトレーニングと検証データについて実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-20T07:39:12Z)
Variational Multi-Task Learning with Gumbel-Softmax Priors [105.22406384964144]
マルチタスク学習は、タスク関連性を探究し、個々のタスクを改善することを目的としている。本稿では,複数のタスクを学習するための一般的な確率的推論フレームワークである変分マルチタスク学習(VMTL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-09T18:49:45Z)
MEmoBERT: Pre-training Model with Prompt-based Learning for Multimodal Emotion Recognition [118.73025093045652]
マルチモーダル感情認識のための事前学習モデル textbfMEmoBERT を提案する。従来の「訓練前、微妙な」パラダイムとは異なり、下流の感情分類タスクをマスク付きテキスト予測として再構成するプロンプトベースの手法を提案する。提案するMEMOBERTは感情認識性能を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-27T09:57:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。