Fugu-MT 論文翻訳(概要): Visual Transformers for Primates Classification and Covid Detection

論文の概要: Visual Transformers for Primates Classification and Covid Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10093v1
Date: Tue, 20 Dec 2022 09:10:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-21 14:45:17.821409
Title: Visual Transformers for Primates Classification and Covid Detection
Title（参考訳）: 霊長類分類とウイルス検出のための視覚トランスフォーマー
Authors: Steffen Illium, Robert M\"uller, Andreas Sedlmeier and Claudia-Linnhoff Popien
Abstract要約: 本研究では,注目機構を中心に構築された深層機械学習モデルである視覚変換器を生音声のメル・スペクトログラム表現に適用する。メルベースのデータ拡張技術とサンプル重み付けを追加すると、ComParE21のPRSとCCSの課題に匹敵するパフォーマンスを達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.747840760772268
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We apply the vision transformer, a deep machine learning model build around the attention mechanism, on mel-spectrogram representations of raw audio recordings. When adding mel-based data augmentation techniques and sample-weighting, we achieve comparable performance on both (PRS and CCS challenge) tasks of ComParE21, outperforming most single model baselines. We further introduce overlapping vertical patching and evaluate the influence of parameter configurations. Index Terms: audio classification, attention, mel-spectrogram, unbalanced data-sets, computational paralinguistics
Abstract（参考訳）: 本研究では,アテンション機構を中心とした深層機械学習モデルである視覚トランスフォーマを,生オーディオ記録のメルスペクトログラム表現に適用する。メルベースのデータ拡張技術とサンプル重み付けを追加する場合、ComParE21のタスク(PRSとCCSの課題)で同等のパフォーマンスを達成し、ほとんどのモデルベースラインを上回ります。さらに,重なり合う垂直パッチを導入し,パラメータ構成の影響評価を行う。索引項:音声分類、注意、メルスペクトログラム、不均衡データセット、計算パラ言語学

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