論文の概要: ARBEx: Attentive Feature Extraction with Reliability Balancing for
Robust Facial Expression Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01486v2
- Date: Thu, 18 May 2023 07:06:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-19 19:26:28.286653
- Title: ARBEx: Attentive Feature Extraction with Reliability Balancing for
Robust Facial Expression Learning
- Title（参考訳）: ARBEx:ロバスト表情学習のための信頼性バランスを考慮した注意的特徴抽出
- Authors: Azmine Toushik Wasi, Karlo \v{S}erbetar, Raima Islam, Taki Hasan Rafi,
Dong-Kyu Chae
- Abstract要約: ARBExはVision Transformerによって駆動される新しい注意的特徴抽出フレームワークである。
ラベル分布とマルチヘッド自己保持機構を備えた埋め込み空間において学習可能なアンカーポイントを用いて、弱い予測に対する性能を最適化する。
我々の戦略は、様々な文脈で実施された広範な実験により、現在の最先端の方法論よりも優れています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9844265130823329
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we introduce a framework ARBEx, a novel attentive feature
extraction framework driven by Vision Transformer with reliability balancing to
cope against poor class distributions, bias, and uncertainty in the facial
expression learning (FEL) task. We reinforce several data pre-processing and
refinement methods along with a window-based cross-attention ViT to squeeze the
best of the data. We also employ learnable anchor points in the embedding space
with label distributions and multi-head self-attention mechanism to optimize
performance against weak predictions with reliability balancing, which is a
strategy that leverages anchor points, attention scores, and confidence values
to enhance the resilience of label predictions. To ensure correct label
classification and improve the models' discriminative power, we introduce
anchor loss, which encourages large margins between anchor points.
Additionally, the multi-head self-attention mechanism, which is also trainable,
plays an integral role in identifying accurate labels. This approach provides
critical elements for improving the reliability of predictions and has a
substantial positive effect on final prediction capabilities. Our adaptive
model can be integrated with any deep neural network to forestall challenges in
various recognition tasks. Our strategy outperforms current state-of-the-art
methodologies, according to extensive experiments conducted in a variety of
contexts.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,表情学習(fel)タスクにおけるクラス分布,バイアス,不確実性に対処すべく,信頼性のバランスをとるビジョントランスフォーマによって駆動される,新しい注意的特徴抽出フレームワークであるarbexを提案する。
ウィンドウベースのクロスアテンションvitと共に,データの事前処理とリファインメントの手法を補強し,最善のデータを絞り込む。
また,ラベル分布を持つ埋め込み空間における学習可能なアンカー点とマルチヘッド自己アテンション機構を用いて,アンカー点,注意点,信頼度値を活用し,ラベル予測のレジリエンスを高める,信頼性バランスを伴う弱い予測に対するパフォーマンスを最適化する。
適切なラベル分類とモデルの識別能力向上のために,アンカー損失を導入し,アンカーポイント間のマージンを増大させる。
さらに、トレーニング可能なマルチヘッド自己認識機構は、正確なラベルを特定する上で重要な役割を果たす。
このアプローチは予測の信頼性を向上させるための重要な要素を提供し、最終的な予測能力にかなりのポジティブな影響を及ぼす。
我々の適応モデルは、あらゆるディープニューラルネットワークと統合して、様々な認識タスクにおける課題をフォレストする。
我々の戦略は、様々な文脈で実施された広範な実験により、現在の最先端の方法論よりも優れています。
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