論文の概要: Rethinking the Learning Paradigm for Facial Expression Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.15402v1
• Date: Fri, 30 Sep 2022 12:00:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 15:51:58.718354
• Title: Rethinking the Learning Paradigm for Facial Expression Recognition
• Title（参考訳）: 表情認識のための学習パラダイムの再考
• Authors: Weijie Wang, Nicu Sebe and Bruno Lepri
• Abstract要約: 既存のトレーニングパラダイムを再考し、弱い教師付き戦略を用いて、オリジナルの曖昧なアノテーションでFERモデルをトレーニングする方がよいと提案する。 本稿では、弱教師付き戦略を用いて、オリジナルの曖昧なアノテーションでFERモデルを訓練した方がよいと論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.25012917019376
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Due to the subjective crowdsourcing annotations and the inherent inter-class similarity of facial expressions, the real-world Facial Expression Recognition (FER) datasets usually exhibit ambiguous annotation. To simplify the learning paradigm, most previous methods convert ambiguous annotation results into precise one-hot annotations and train FER models in an end-to-end supervised manner. In this paper, we rethink the existing training paradigm and propose that it is better to use weakly supervised strategies to train FER models with original ambiguous annotation.
• Abstract（参考訳）: 顔表情の主観的なクラウドソーシングアノテーションとクラス間類似性のため、実世界の顔表情認識(FER)データセットは通常曖昧なアノテーションを示す。 学習パラダイムを単純化するために、従来のほとんどの手法は曖昧なアノテーション結果を正確に1ホットのアノテーションに変換し、エンドツーエンドでFERモデルを訓練する。 本稿では,既存の学習パラダイムを再考し,弱い教師付き戦略を用いてオリジナルのあいまいなアノテーションでferモデルを訓練する方がよいと提案する。

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