論文の概要: Exploring the Boundaries of Semi-Supervised Facial Expression
Recognition: Learning from In-Distribution, Out-of-Distribution, and
Unconstrained Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01229v1
- Date: Fri, 2 Jun 2023 01:40:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-05 17:02:54.434814
- Title: Exploring the Boundaries of Semi-Supervised Facial Expression
Recognition: Learning from In-Distribution, Out-of-Distribution, and
Unconstrained Data
- Title（参考訳）: 半教師付き表情認識の境界を探る : 分布内,分布外,非拘束データから学ぶ
- Authors: Shuvendu Roy, Ali Etemad
- Abstract要約: 表情認識(FER)における最新の半教師あり手法11について検討する。
本研究は,非流通,アウト・オブ・ディストリビューション,制約のない,非常に小さなデータからの半教師付き学習を対象とする。
以上の結果から,FixMatchは非分散データに対して常に優れたパフォーマンスを実現していることを示す一方,ReMixMatchは非分散データ,非制約データ,希少データシナリオにおいて,すべてのメソッドにおいて際立っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.442685015494316
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Deep learning-based methods have been the key driving force behind much of
the recent success of facial expression recognition (FER) systems. However, the
need for large amounts of labelled data remains a challenge. Semi-supervised
learning offers a way to overcome this limitation, allowing models to learn
from a small amount of labelled data along with a large unlabelled dataset.
While semi-supervised learning has shown promise in FER, most current methods
from general computer vision literature have not been explored in the context
of FER. In this work, we present a comprehensive study on 11 of the most recent
semi-supervised methods, in the context of FER, namely Pi-model, Pseudo-label,
Mean Teacher, VAT, UDA, MixMatch, ReMixMatch, FlexMatch, CoMatch, and CCSSL.
Our investigation covers semi-supervised learning from in-distribution,
out-of-distribution, unconstrained, and very small unlabelled data. Our
evaluation includes five FER datasets plus one large face dataset for
unconstrained learning. Our results demonstrate that FixMatch consistently
achieves better performance on in-distribution unlabelled data, while
ReMixMatch stands out among all methods for out-of-distribution, unconstrained,
and scarce unlabelled data scenarios. Another significant observation is that
semi-supervised learning produces a reasonable improvement over supervised
learning, regardless of whether in-distribution, out-of-distribution, or
unconstrained data is utilized as the unlabelled set. We also conduct
sensitivity analyses on critical hyper-parameters for the two best methods of
each setting.
- Abstract（参考訳）: 深層学習に基づく手法が、近年の顔表情認識(FER)システムの成功の鍵となった。
しかし、大量のラベル付きデータの必要性は依然として課題である。
半教師付き学習は、この制限を克服する手段を提供し、小さなラベル付きデータと大きなラベルなしデータセットからモデルを学ぶことができる。
半教師付き学習はferに有望であるが、一般的なコンピュータビジョン文学の手法のほとんどはferの文脈では研究されていない。
そこで本研究では,Pseudo-label, Mean Teacher, VAT, UDA, MixMatch, ReMixMatch, FlexMatch, CoMatch, CCSSLのコンテキストにおいて,最新の半教師付き手法の11つについて概説する。
本研究は,非流通,アウト・オブ・ディストリビューション,制約のない,非常に小さなデータからの半教師付き学習を対象とする。
評価対象は、FERデータセット5つと、制約なし学習のための大きな顔データセット1つである。
以上の結果から,FixMatchは非分散データに対して常に優れたパフォーマンスを実現していることを示す一方,ReMixMatchは非分散データ,非制約データ,希少データシナリオにおいて,すべてのメソッドにおいて際立っている。
もう1つの重要な観察は、半教師付き学習が教師付き学習よりも合理的な改善をもたらすことである。
また,各設定の最適な2つの手法について,臨界ハイパーパラメータの感度解析を行う。
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