論文の概要: Human Reaction Intensity Estimation with Ensemble of Multi-task Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09240v1
- Date: Thu, 16 Mar 2023 11:35:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-17 15:50:03.138324
- Title: Human Reaction Intensity Estimation with Ensemble of Multi-task Networks
- Title(参考訳): マルチタスクネットワークのアンサンブルによる人間の反応強度推定
- Authors: JiYeon Oh, Daun Kim, Jae-Yeop Jeong, Yeong-Gi Hong, Jin-Woo Jeong
- Abstract要約: 感情反応強度(ERI)は,表情認識タスクにおいて重要な話題である。
本研究では,第5回感情行動分析(ABAW)コンペティションで導入されたERI課題に対して,マルチ感情型タスク学習に基づくアプローチを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.6432771146480283
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Facial expression in-the-wild is essential for various interactive computing
domains. Especially, "Emotional Reaction Intensity" (ERI) is an important topic
in the facial expression recognition task. In this paper, we propose a
multi-emotional task learning-based approach and present preliminary results
for the ERI challenge introduced in the 5th affective behavior analysis
in-the-wild (ABAW) competition. Our method achieved the mean PCC score of
0.3254.
- Abstract(参考訳): 様々な対話型コンピューティングドメインでは,実地での表情が不可欠である。
特に「感情反応強度」(eri)は表情認識タスクにおいて重要な話題である。
本稿では,多感情型タスク学習に基づくアプローチを提案し,第5回感情行動分析(ABAW)コンペティションで導入されたERI課題の予備的結果を示す。
平均PCCスコアは0.3254。
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