論文の概要: Exploring the Boundaries of Semi-Supervised Facial Expression Recognition using In-Distribution, Out-of-Distribution, and Unconstrained Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01229v2
• Date: Fri, 22 Nov 2024 03:08:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-25 15:01:26.747121
• Title: Exploring the Boundaries of Semi-Supervised Facial Expression Recognition using In-Distribution, Out-of-Distribution, and Unconstrained Data
• Title（参考訳）: In-Distribution, Out-of-Distribution, and unconstrained Data を用いた半監督表情認識の境界探索
• 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。 ラベル付きサンプルの数が等しいため、半教師付き学習は教師付き学習よりも大幅に改善される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.4909421082857
• License:
• 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 with an equal number of labelled samples, semi-supervised learning delivers a considerable improvement over supervised learning, regardless of whether the unlabelled data is in-distribution, out-of-distribution, or unconstrained. We also conduct sensitivity analyses on critical hyper-parameters for the two best methods of each setting. To facilitate reproducibility and further development, we make our code publicly available at: github.com/ShuvenduRoy/SSL_FER_OOD.
• 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、モデルが少数のラベル付きデータと大きな非ラベル付きデータセットから学習できるようにする。 セミ教師付き学習はFERにおいて有望であることを示しているが、一般的なコンピュータビジョン文献からの現在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、ラベル付きサンプルの数が等しい場合、半教師付き学習が教師付き学習よりもかなりの改善をもたらすことである。 また,各設定に最適な2つの方法について,臨界ハイパーパラメータの感度解析を行った。 再現性とさらなる開発を容易にするため、コードをgithub.com/ShuvenduRoy/SSL_FER_OODで公開しています。

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