Fugu-MT 論文翻訳(概要): PAtt-Lite: Lightweight Patch and Attention MobileNet for Challenging Facial Expression Recognition

論文の概要: PAtt-Lite: Lightweight Patch and Attention MobileNet for Challenging Facial Expression Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09626v1
Date: Fri, 16 Jun 2023 04:51:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-19 14:57:45.103918
Title: PAtt-Lite: Lightweight Patch and Attention MobileNet for Challenging Facial Expression Recognition
Title（参考訳）: PAtt-Lite:顔表情認識のための軽量パッチと注意移動ネット
Authors: Jia Le Ngwe, Kian Ming Lim, Chin Poo Lee, and Thian Song Ong
Abstract要約: 顔表情認識(英: Facial Expression Recognition, FER)は、人間の表情を認識する機械学習問題である。 MobileNetV1に基づく軽量パッチとアテンションネットワークが提案され、課題のある条件下でFER性能を改善する。評価実験の結果,提案手法の有効性が確認された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.206057210246861
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Facial Expression Recognition (FER) is a machine learning problem that deals with recognizing human facial expressions. While existing work has achieved performance improvements in recent years, FER in the wild and under challenging conditions remains a challenge. In this paper, a lightweight patch and attention network based on MobileNetV1, referred to as PAtt-Lite, is proposed to improve FER performance under challenging conditions. A truncated ImageNet-pre-trained MobileNetV1 is utilized as the backbone feature extractor of the proposed method. In place of the truncated layers is a patch extraction block that is proposed for extracting significant local facial features to enhance the representation from MobileNetV1, especially under challenging conditions. An attention classifier is also proposed to improve the learning of these patched feature maps from the extremely lightweight feature extractor. The experimental results on public benchmark databases proved the effectiveness of the proposed method. PAtt-Lite achieved state-of-the-art results on CK+, RAF-DB, FER2013, FERPlus, and the challenging conditions subsets for RAF-DB and FERPlus. The source code for the proposed method will be available at https://github.com/JLREx/PAtt-Lite.
Abstract（参考訳）: 顔表情認識(英: Facial Expression Recognition, FER)は、人間の表情を認識する機械学習問題である。既存の作業は近年、パフォーマンス改善を達成していますが、野放しで挑戦的な条件下でFERは依然として課題です。本稿では,Platt-Liteと呼ばれるMobileNetV1に基づく軽量パッチ・アテンションネットワークを提案する。提案手法のバックボーン特徴抽出器として,Truncated ImageNet-pre-trained MobileNetV1を利用する。切断層の代わりにパッチ抽出ブロックが提案されており、特に困難な条件下において、mobilenetv1からの表現を強化するために重要な局所的な顔特徴を抽出する。極めて軽量な特徴抽出器からのパッチ付き特徴マップの学習を改善するために、注意分類器も提案されている。公開ベンチマークデータベースを用いた実験により,提案手法の有効性が実証された。 PAtt-LiteはCK+、RAF-DB、FER2013、FERPlus、RAF-DB、FERPlusの挑戦的な条件サブセットで最先端の結果を得た。提案するメソッドのソースコードはhttps://github.com/jlrex/patt-liteで入手できる。

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