Fugu-MT 論文翻訳(概要): ABAW : Facial Expression Recognition in the wild

論文の概要: ABAW : Facial Expression Recognition in the wild

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09785v1
Date: Fri, 17 Mar 2023 06:01:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-20 15:29:59.235857
Title: ABAW : Facial Expression Recognition in the wild
Title（参考訳）: ABAW : 野生における表情認識
Authors: Darshan Gera, Badveeti Naveen Siva Kumar, Bobbili Veerendra Raj Kumar, S Balasubramanian
Abstract要約: 我々は,完全教師付き,半教師付き,雑音付きラベルアプローチなどの複数のアプローチを用いて,表現分類の問題に対処してきた。ノイズ認識モデルによるアプローチは,ベースラインモデルよりも10.46%向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.823356975862006
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The fifth Affective Behavior Analysis in-the-wild (ABAW) competition has multiple challenges such as Valence-Arousal Estimation Challenge, Expression Classification Challenge, Action Unit Detection Challenge, Emotional Reaction Intensity Estimation Challenge. In this paper we have dealt only expression classification challenge using multiple approaches such as fully supervised, semi-supervised and noisy label approach. Our approach using noise aware model has performed better than baseline model by 10.46% and semi supervised model has performed better than baseline model by 9.38% and the fully supervised model has performed better than the baseline by 9.34%
Abstract（参考訳）: 第5回acidive behavior analysis in-the-wild (abaw) コンペティションには,valence-arousal estimation challenge, expression classification challenge, action unit detection challenge, emotional reaction intensity estimation challengeなど,複数の課題がある。本稿では,完全教師付き,半教師付き,雑音付きラベルアプローチなどの複数のアプローチを用いて,表現分類の問題に対処した。提案手法は,ベースラインモデルより10.46%,半教師モデルの方が9.38%,完全教師モデルが9.34%,ベースラインモデルより9.34%改善している。

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