Fugu-MT 論文翻訳(概要): Facial Affective Behavior Analysis Method for 5th ABAW Competition

論文の概要: Facial Affective Behavior Analysis Method for 5th ABAW Competition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09145v1
Date: Thu, 16 Mar 2023 08:21:10 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2023-03-17 16:27:34.730910
Title: Facial Affective Behavior Analysis Method for 5th ABAW Competition
Title（参考訳）: 第5回ABAWコンペティションにおける顔影響行動解析法
Authors: Shangfei Wang, Yanan Chang, Yi Wu, Xiangyu Miao, Jiaqiang Wu, Zhouan Zhu, Jiahe Wang, Yufei Xiao
Abstract要約: 第5回ABAWコンペティションには、Aff-Wild2データベースからの3つの課題が含まれている。結果を改善するために,3つの異なるモデルを構築した。 3つの課題の実験では、提供されたトレーニングデータに基づいてモデルをトレーニングし、検証データ上でモデルを検証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.54725479855494
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Facial affective behavior analysis is important for human-computer interaction. 5th ABAW competition includes three challenges from Aff-Wild2 database. Three common facial affective analysis tasks are involved, i.e. valence-arousal estimation, expression classification, action unit recognition. For the three challenges, we construct three different models to solve the corresponding problems to improve the results, such as data unbalance and data noise. For the experiments of three challenges, we train the models on the provided training data and validate the models on the validation data.
Abstract（参考訳）: 顔の感情行動分析は人間とコンピュータの相互作用において重要である。第5回ABAWコンペティションには、Aff-Wild2データベースからの3つの課題が含まれている。 3つの顔の感情分析タスク、すなわち、価-覚醒推定、表現分類、行動単位認識が関係している。 3つの課題に対して,データ不均衡やデータノイズなど,対応する問題を解決するための3つのモデルを構築した。 3つの課題の実験では、提供されたトレーニングデータに基づいてモデルをトレーニングし、検証データ上でモデルを検証する。

関連論文リスト

Self-Training with Pseudo-Label Scorer for Aspect Sentiment Quad Prediction [54.23208041792073]
Aspect Sentiment Quad Prediction (ASQP) は、与えられたレビューに対して全てのクワッド(アスペクト項、アスペクトカテゴリー、意見項、感情極性)を予測することを目的としている。 ASQPタスクにおける重要な課題はラベル付きデータの不足であり、既存のメソッドのパフォーマンスを制限している。そこで我々は,擬似ラベルスコアラーを用いた自己学習フレームワークを提案し,レビューと擬似ラベルの一致をスコアラーが評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-26T05:30:21Z)
Facial Affective Behavior Analysis with Instruction Tuning [58.332959295770614]
顔の感情行動分析(FABA)は、画像から人間の精神状態を理解するために重要である。従来のアプローチでは、主に個別の感情カテゴリーを識別するためのモデルをデプロイし、複雑な顔の振る舞いに対する細かい粒度と推論能力が欠如している。本稿では,2つのFABAタスクに対する指示追従データセット,感情と行動の単位認識,および認識能力と生成能力の両方を考慮したベンチマークFABA-Benchを紹介する。また,顔構造知識と低ランク適応モジュールを事前学習MLLMに導入した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-07T19:23:28Z)
The 6th Affective Behavior Analysis in-the-wild (ABAW) Competition [53.718777420180395]
本稿では,第6回ABAWコンペティションについて述べる。第6回ABAWコンペティションは、人間の感情や行動を理解する上での現代の課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-29T16:49:38Z)
Few-shot learning for COVID-19 Chest X-Ray Classification with Imbalanced Data: An Inter vs. Intra Domain Study [49.5374512525016]
医療画像データセットは、コンピュータ支援診断、治療計画、医学研究に使用される訓練モデルに不可欠である。データ分散のばらつき、データの不足、ジェネリックイメージから事前トレーニングされたモデルを使用する場合の転送学習の問題などである。本稿では,データ不足と分散不均衡の影響を軽減するために,一連の手法を統合したシームズニューラルネットワークに基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-18T16:59:27Z)
Spatial-temporal Transformer for Affective Behavior Analysis [11.10521339384583]
空間的特徴と時間的特徴の両方の分布を学習するために,マルチヘッド注意フレームワークを用いたトランスフォーマーを提案する。その結果、Aff-Wild2データセットに基づく提案モデルの有効性が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-19T04:34:17Z)
Multi-task Cross Attention Network in Facial Behavior Analysis [7.910908058662372]
本研究は, 実環境における感情行動分析におけるマルチタスク学習の課題に対する解決策を提案する。課題は、アクション単位の検出、表情認識、および原子価-覚醒推定の3つのタスクの組み合わせである。マルチタスク学習性能向上のためのクロスアテンテートモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-21T04:07:07Z)
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)
FairIF: Boosting Fairness in Deep Learning via Influence Functions with Validation Set Sensitive Attributes [51.02407217197623]
本稿では,FAIRIFという2段階の学習アルゴリズムを提案する。サンプル重みが計算される再重み付きデータセットの損失を最小限に抑える。 FAIRIFは、様々な種類のバイアスに対して、フェアネスとユーティリティのトレードオフを良くしたモデルが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-15T05:14:48Z)
Affective Expression Analysis in-the-wild using Multi-Task Temporal Statistical Deep Learning Model [6.024865915538501]
上記の課題に対処する感情表現分析モデルを提案する。 ABAW Challengeのための大規模データセットであるAff-Wild2データセットを実験した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-21T04:06:03Z)
Analysing Affective Behavior in the First ABAW 2020 Competition [49.90617840789334]
ABAW(Affective Behavior Analysis in-the-Wild) 2020コンペティションは、3つの主要な行動タスクの自動分析を目的とした最初のコンペティションである。アルゼンチンのブエノスアイレスで2020年5月に開催されたIEEE Face and Gesture Recognitionと共同で開催されるこのコンペティションについて説明する。評価指標を概説し,ベースラインシステムとトップ3の実施するチームの方法論をチャレンジ毎に提示し,その結果を最終的に提示する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-30T15:41:14Z)

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。