論文の概要: LRDif: Diffusion Models for Under-Display Camera Emotion Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00250v1
- Date: Thu, 1 Feb 2024 00:19:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-02 17:01:13.868855
- Title: LRDif: Diffusion Models for Under-Display Camera Emotion Recognition
- Title(参考訳): LRDif:Under-Display Camera Emotion Recognitionのための拡散モデル
- Authors: Zhifeng Wang and Kaihao Zhang and Ramesh Sankaranarayana
- Abstract要約: 本研究では,表情認識(FER)に特化して設計された新しい拡散型フレームワークであるLRDifを紹介する。
UDCの画像劣化による固有の課題に対処するため、LRDifでは、凝縮予備抽出ネットワーク(FPEN)とアジャイルトランスフォーマーネットワーク(UDCformer)を統合した2段階のトレーニング戦略を採用している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.965454529686177
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study introduces LRDif, a novel diffusion-based framework designed
specifically for facial expression recognition (FER) within the context of
under-display cameras (UDC). To address the inherent challenges posed by UDC's
image degradation, such as reduced sharpness and increased noise, LRDif employs
a two-stage training strategy that integrates a condensed preliminary
extraction network (FPEN) and an agile transformer network (UDCformer) to
effectively identify emotion labels from UDC images. By harnessing the robust
distribution mapping capabilities of Diffusion Models (DMs) and the spatial
dependency modeling strength of transformers, LRDif effectively overcomes the
obstacles of noise and distortion inherent in UDC environments. Comprehensive
experiments on standard FER datasets including RAF-DB, KDEF, and FERPlus, LRDif
demonstrate state-of-the-art performance, underscoring its potential in
advancing FER applications. This work not only addresses a significant gap in
the literature by tackling the UDC challenge in FER but also sets a new
benchmark for future research in the field.
- Abstract(参考訳): 本研究では,下ディスプレイカメラ(UDC)のコンテキスト内での表情認識(FER)に特化した拡散型フレームワークであるLRDifを紹介する。
シャープネスの低減やノイズの増加といった、UDCのイメージ劣化による固有の課題に対処するため、LRDifでは、凝縮予備抽出ネットワーク(FPEN)とアジャイルトランスフォーマーネットワーク(UDCformer)を統合して、UDCイメージから感情ラベルを効果的に識別する2段階のトレーニング戦略を採用している。
拡散モデル(dms)のロバストな分布マッピング能力と変圧器の空間依存モデリング強度を利用することで、lddifはudc環境に固有のノイズや歪みの障害を効果的に克服する。
RAF-DB、KDEF、FERPlusといった標準FERデータセットに関する包括的な実験では、LRDifは最先端のパフォーマンスを示し、FERアプリケーションを前進させる可能性を示している。
この研究は、FERにおけるUDCの課題に取り組むことで文学における大きなギャップに対処するだけでなく、この分野における今後の研究のための新しいベンチマークも設定する。
関連論文リスト
- AEROBLADE: Training-Free Detection of Latent Diffusion Images Using Autoencoder Reconstruction Error [15.46508882889489]
計算コストの低い高解像度画像を生成するための重要なイネーブルは、潜時拡散モデル(LDM)の開発である。
LDMは、高次元画像空間の代わりに、事前訓練されたオートエンコーダ(AE)の低次元潜時空間で復調処理を行う。
本稿では,画像と潜時空間間の画像変換に用いるAEという,LDMの固有成分を利用した新しい検出手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-31T14:36:49Z) - Reinforcement Learning for SAR View Angle Inversion with Differentiable
SAR Renderer [7.112962861847319]
本研究の目的は,合成開口レーダ(SAR)画像における目標モデルによるレーダー視角の反転である。
エージェントと環境との相互作用を容易にするために、微分可能SARレンダリング(DSR)という電磁シミュレータが組み込まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-02T11:47:58Z) - LDM-ISP: Enhancing Neural ISP for Low Light with Latent Diffusion Models [54.93010869546011]
本稿では,事前学習した潜伏拡散モデルを用いて,超低照度画像の高精細化のためのニューラルISPを実現することを提案する。
具体的には、RAWドメイン上で動作するために事前訓練された潜在拡散モデルを調整するために、軽量なテーミングモジュールのセットをトレーニングする。
遅延拡散モデルにおけるUNet復調と復号化の異なる役割を観察し、低照度画像強調タスクを遅延空間低周波コンテンツ生成と復号位相高周波ディテール保守に分解するきっかけとなる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-02T04:31:51Z) - Diffusion Models Without Attention [110.5623058129782]
Diffusion State Space Model (DiffuSSM) は、よりスケーラブルな状態空間モデルバックボーンで注目メカニズムを置き換えるアーキテクチャである。
拡散訓練におけるFLOP効率の高いアーキテクチャへの注力は、大きな前進となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T05:15:35Z) - Steerable Conditional Diffusion for Out-of-Distribution Adaptation in
Imaging Inverse Problems [78.76955228709241]
我々は、ステアブル条件拡散と呼ばれる新しいサンプリングフレームワークを導入する。
このフレームワークは、利用可能な測定データに特化してデノイングネットワークを適用する。
我々は多様な画像モダリティをまたいだOOD性能の大幅な向上を実現した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-28T08:47:06Z) - Single Image LDR to HDR Conversion using Conditional Diffusion [18.466814193413487]
デジタル画像は現実的なシーンを再現することを目的としているが、Low Dynamic Range(LDR)カメラは現実のシーンの広いダイナミックレンジを表現できない。
本稿では,影やハイライトから複雑な詳細を復元するための深層学習に基づくアプローチを提案する。
提案フレームワークにディープベースオートエンコーダを組み込んで,コンディショニングに使用するLDR画像の潜在表現の質を高める。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-06T07:19:47Z) - Low-Light Image Enhancement with Wavelet-based Diffusion Models [50.632343822790006]
拡散モデルは画像復元作業において有望な結果を得たが、時間を要する、過剰な計算資源消費、不安定な復元に悩まされている。
本稿では,DiffLLと呼ばれる高能率かつ高能率な拡散型低光画像強調手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-01T03:08:28Z) - DuDGAN: Improving Class-Conditional GANs via Dual-Diffusion [2.458437232470188]
GAN(Generative Adversarial Network)を用いたクラス条件画像生成について,様々な手法を用いて検討した。
本稿では,DuDGANと呼ばれる2次元拡散型ノイズ注入法を取り入れたGANを用いたクラス条件画像生成手法を提案する。
提案手法は,画像生成のための現状条件付きGANモデルよりも性能的に優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-24T07:59:44Z) - Denoising Diffusion Models for Plug-and-Play Image Restoration [135.6359475784627]
本稿では,従来のプラグアンドプレイ方式を拡散サンプリングフレームワークに統合したDiffPIRを提案する。
DiffPIRは、差別的なガウスのデノイザーに依存するプラグアンドプレイIR法と比較して、拡散モデルの生成能力を継承することが期待されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-15T20:24:38Z) - Disentangled Representation Learning for RF Fingerprint Extraction under
Unknown Channel Statistics [77.13542705329328]
本稿では,まず,不整合表現学習(DRL)の枠組みを提案し,入力信号を逆学習によりデバイス関連成分とデバイス関連成分に分解する。
提案フレームワークにおける暗黙的なデータ拡張は、デバイス非関連チャネル統計の過度な適合を避けるために、RFF抽出器に正規化を課す。
実験により、DR-RFFと呼ばれる提案手法は、未知の複雑な伝播環境に対する一般化可能性の観点から従来の手法よりも優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-04T15:46:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。