論文の概要: Zero-shot Compound Expression Recognition with Visual Language Model at the 6th ABAW Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11450v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 03:59:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 16:47:44.195908
• Title: Zero-shot Compound Expression Recognition with Visual Language Model at the 6th ABAW Challenge
• Title（参考訳）: 第6回ABAWチャレンジにおける視覚言語モデルを用いたゼロショット複合表現認識
• Authors: Jiahe Wang, Jiale Huang, Bingzhao Cai, Yifan Cao, Xin Yun, Shangfei Wang,
• Abstract要約: 従来のCNNネットワークと統合された事前学習された視覚言語モデルを活用することで,複合表現の認識のためのゼロショットアプローチを提案する。 本研究では,従来のCNNネットワークと統合された事前学習された視覚言語モデルを活用することで,複合表現認識のためのゼロショットアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.49671335206114
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conventional approaches to facial expression recognition primarily focus on the classification of six basic facial expressions. Nevertheless, real-world situations present a wider range of complex compound expressions that consist of combinations of these basics ones due to limited availability of comprehensive training datasets. The 6th Workshop and Competition on Affective Behavior Analysis in-the-wild (ABAW) offered unlabeled datasets containing compound expressions. In this study, we propose a zero-shot approach for recognizing compound expressions by leveraging a pretrained visual language model integrated with some traditional CNN networks.
• Abstract（参考訳）: 表情認識に対する従来のアプローチは、主に6つの基本的な表情の分類に焦点を当てている。 それにもかかわらず、現実世界の状況は、包括的なトレーニングデータセットの可用性が限られているため、これらの基本的な表現の組み合わせからなる、より広範な複雑な複合表現が存在する。 The 6th Workshop and Competition on Affective Behavior Analysis in-the-Wild (ABAW)は、複合表現を含むラベルなしデータセットを提供している。 本研究では,従来のCNNネットワークと統合された事前学習された視覚言語モデルを活用することで,複合表現の認識のためのゼロショットアプローチを提案する。

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