Fugu-MT 論文翻訳(概要): A transformer-based approach to video frame-level prediction in Affective Behaviour Analysis In-the-wild

論文の概要: A transformer-based approach to video frame-level prediction in Affective Behaviour Analysis In-the-wild

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09293v1
Date: Thu, 16 Mar 2023 13:13:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-17 15:31:32.423025
Title: A transformer-based approach to video frame-level prediction in Affective Behaviour Analysis In-the-wild
Title（参考訳）: インフォメーション行動分析におけるトランスフォーマティブに基づく映像フレームレベルの予測
Authors: Dang-Khanh Nguyen, Ngoc-Huynh Ho, Sudarshan Pant, Hyung-Jeong Yang
Abstract要約: 第5回感情行動分析コンテストにおける感情分類タスクを扱うためのトランスフォーマーモデルを提案する。注意モデルと合成データセットを利用して、Aff-Wild2の検証セットで0.4775のスコアを得る。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.161531917413708
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In recent years, transformer architecture has been a dominating paradigm in many applications, including affective computing. In this report, we propose our transformer-based model to handle Emotion Classification Task in the 5th Affective Behavior Analysis In-the-wild Competition. By leveraging the attentive model and the synthetic dataset, we attain a score of 0.4775 on the validation set of Aff-Wild2, the dataset provided by the organizer.
Abstract（参考訳）: 近年、インフルエンサーコンピューティングを含む多くのアプリケーションにおいて、トランスフォーマーアーキテクチャが支配的なパラダイムとなっている。本報告では,第5回情動行動分析における感情分類タスクを処理するトランスフォーマティブモデルを提案する。注意モデルと合成データセットを利用することで、オーガナイザが提供するデータセットであるAff-Wild2の検証セットでスコア0.4775を得る。

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