論文の概要: GPT-4V with Emotion: A Zero-shot Benchmark for Multimodal Emotion Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04293v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 13:27:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 14:55:11.282337
• Title: GPT-4V with Emotion: A Zero-shot Benchmark for Multimodal Emotion Understanding
• Title（参考訳）: GPT-4V:マルチモーダル感情理解のためのゼロショットベンチマーク
• Authors: Zheng Lian, Licai Sun, Haiyang Sun, Kang Chen, Zhuofan Wen, Hao Gu, Shun Chen, Bin Liu, Jianhua Tao
• Abstract要約: GPT-4 with Vision (GPT-4V) は様々なマルチモーダルタスクにおいて顕著な性能を示した。 本稿では,マルチモーダル感情理解におけるGPT-4Vの能力について定量的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.45608954692253
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, GPT-4 with Vision (GPT-4V) has shown remarkable performance across various multimodal tasks. However, its efficacy in emotion recognition remains a question. This paper quantitatively evaluates GPT-4V's capabilities in multimodal emotion understanding, encompassing tasks such as facial emotion recognition, visual sentiment analysis, micro-expression recognition, dynamic facial emotion recognition, and multimodal emotion recognition. Our experiments show that GPT-4V exhibits impressive multimodal and temporal understanding capabilities, even surpassing supervised systems in some tasks. Despite these achievements, GPT-4V is currently tailored for general domains. It performs poorly in micro-expression recognition that requires specialized expertise. The main purpose of this paper is to present quantitative results of GPT-4V on emotion understanding and establish a zero-shot benchmark for future research. Code and evaluation results are available at: https://github.com/zeroQiaoba/gpt4v-emotion.
• Abstract（参考訳）: 近年, GPT-4 with Vision (GPT-4V) は様々なマルチモーダルタスクにおいて顕著な性能を示した。 しかし、感情認識における効果は疑問視されている。 本稿では,マルチモーダル感情理解におけるGPT-4Vの能力を定量的に評価し,顔の感情認識,視覚的感情分析,マイクロ圧縮認識,動的表情認識,マルチモーダル感情認識などのタスクを包含する。 実験の結果,gpt-4vは有意なマルチモーダル・テンポラリ理解能力を示し,一部のタスクでは教師付きシステムを超えていることがわかった。 これらの成果にもかかわらず、GPT-4Vは現在一般ドメイン向けに調整されている。 専門的な専門知識を必要とするマイクロ表現認識が不十分である。 本研究の目的は,感情理解に関するgpt-4vの定量的評価と,今後の研究のためのゼロショットベンチマークの確立である。 コードと評価結果は以下の通りである。

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