Fugu-MT 論文翻訳(概要): Human Reaction Intensity Estimation with Ensemble of Multi-task Networks

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: 翻訳完了
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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