Fugu-MT 論文翻訳(概要): HSEmotion Team at the 6th ABAW Competition: Facial Expressions, Valence-Arousal and Emotion Intensity Prediction

論文の概要: HSEmotion Team at the 6th ABAW Competition: Facial Expressions, Valence-Arousal and Emotion Intensity Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11590v1
Date: Mon, 18 Mar 2024 09:08:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-19 15:57:28.194033
Title: HSEmotion Team at the 6th ABAW Competition: Facial Expressions, Valence-Arousal and Emotion Intensity Prediction
Title（参考訳）: 第6回ABAWコンペティションにおけるHSEmotion Team: 表情, ヴァレンス覚醒, 感情インテンシティ予測
Authors: Andrey V. Savchenko,
Abstract要約: 我々は、下流タスクのためにニューラルネットワークを微調整することなく、信頼できる感情的特徴を抽出する訓練済みのディープモデルを使用することの可能性を検討する。我々は、マルチタスクシナリオで訓練されたMobileViT、MobileFaceNet、EfficientNet、DFNDAMアーキテクチャに基づいて、表情を認識するための軽量モデルをいくつか導入する。提案手法では,既存の非アンサンブル手法と比較して,検証セットの品質指標を大幅に改善する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.860963320038902
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This article presents our results for the sixth Affective Behavior Analysis in-the-wild (ABAW) competition. To improve the trustworthiness of facial analysis, we study the possibility of using pre-trained deep models that extract reliable emotional features without the need to fine-tune the neural networks for a downstream task. In particular, we introduce several lightweight models based on MobileViT, MobileFaceNet, EfficientNet, and DDAMFN architectures trained in multi-task scenarios to recognize facial expressions, valence, and arousal on static photos. These neural networks extract frame-level features fed into a simple classifier, e.g., linear feed-forward neural network, to predict emotion intensity, compound expressions, action units, facial expressions, and valence/arousal. Experimental results for five tasks from the sixth ABAW challenge demonstrate that our approach lets us significantly improve quality metrics on validation sets compared to existing non-ensemble techniques.
Abstract（参考訳）: 本稿では,第6回ABAW(Affective Behavior Analysis in-the-Wild)コンペティションの結果について述べる。顔分析の信頼性を向上させるために、下流タスクのためにニューラルネットワークを微調整することなく、信頼できる感情的特徴を抽出する訓練済みのディープモデルを使用することの可能性を検討する。特に,マルチタスクシナリオで訓練されたMobileViT,MobileFaceNet,EfficientNet,DDAMFNアーキテクチャに基づくいくつかの軽量モデルを導入し,静的写真上での表情,原子価,覚醒を認識する。これらのニューラルネットワークは、単純な分類器(例えば、線形フィードフォワードニューラルネットワーク)に入力されたフレームレベルの特徴を抽出し、感情強度、複合表現、アクションユニット、表情、原子価/刺激を予測する。第6回ABAWチャレンジによる5つのタスクの実験結果から,既存の非アンサンブル手法と比較して,検証セットの品質指標を大幅に改善できることが示された。

関連論文リスト

HSEmotion Team at the 7th ABAW Challenge: Multi-Task Learning and Compound Facial Expression Recognition [16.860963320038902]
HSEmotionチームは,第7回ABAW(Affective Behavior Analysis in-the-wild)コンペティションの2つの課題について報告する。マルチタスク設定で事前学習したフレームレベルの顔特徴抽出器に基づく効率的なパイプラインを提案する。ニューラルネットワークの軽量アーキテクチャを利用することで、私たちのテクニックのプライバシ意識を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-18T05:47:49Z)
Alleviating Catastrophic Forgetting in Facial Expression Recognition with Emotion-Centered Models [49.3179290313959]
感情中心型生成的リプレイ (ECgr) は, 生成的対向ネットワークから合成画像を統合することで, この課題に対処する。 ECgrは、生成された画像の忠実性を保証するために品質保証アルゴリズムを組み込んでいる。 4つの多様な表情データセットに対する実験結果から,擬似リハーサル法により生成されたイメージを組み込むことで,ターゲットとするデータセットとソースデータセットのトレーニングが促進されることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-18T15:28:34Z)
Computer Vision Estimation of Emotion Reaction Intensity in the Wild [1.5481864635049696]
本稿では,新たに導入された感情反応強度(ERI)推定課題について述べる。視覚領域で訓練された4つのディープニューラルネットワークと、感情反応強度を予測するために視覚的特徴と音声的特徴の両方で訓練されたマルチモーダルモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-19T19:09:41Z)
CIAO! A Contrastive Adaptation Mechanism for Non-Universal Facial Expression Recognition [80.07590100872548]
本稿では、顔エンコーダの最後の層に異なるデータセットの特定の感情特性を適応させるメカニズムであるContrastive Inhibitory Adaptati On(CIAO)を提案する。 CIAOは、非常にユニークな感情表現を持つ6つの異なるデータセットに対して、表情認識性能が改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-10T15:46:05Z)
HSE-NN Team at the 4th ABAW Competition: Multi-task Emotion Recognition and Learning from Synthetic Images [7.056222499095849]
第4回ABAW(Affective Behavior Analysis in the-wild)コンペティションにおけるHSE-NNチームの結果を報告する。表情の同時認識のために,新しいマルチタスク効率ネットモデルを訓練する。その結果、MT-EmotiEffNetは単純なフィードフォワードニューラルネットワークに入力される視覚的特徴を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-19T18:43:14Z)
Frame-level Prediction of Facial Expressions, Valence, Arousal and Action Units for Mobile Devices [7.056222499095849]
本稿では,AffectNetで事前学習した1つのEfficientNetモデルを用いて,顔の特徴を抽出し,フレームレベルの感情認識アルゴリズムを提案する。当社のアプローチは,モバイルデバイス上でのビデオ解析にも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-25T03:53:27Z)
A Multi-resolution Approach to Expression Recognition in the Wild [9.118706387430883]
顔認識タスクを解決するためのマルチリゾリューション手法を提案する。私たちは、しばしば異なる解像度で画像が取得されるという観察を直感的に根拠としています。我々は、Affect-in-the-Wild 2データセットに基づいてトレーニングされたSqueeze-and-Excitationブロックを備えたResNetのようなアーキテクチャを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-09T21:21:02Z)
Continuous Emotion Recognition with Spatiotemporal Convolutional Neural Networks [82.54695985117783]
In-theld でキャプチャした長いビデオシーケンスを用いて,持続的な感情認識のための最先端のディープラーニングアーキテクチャの適合性を検討する。我々は,2D-CNNと長期記憶ユニットを組み合わせた畳み込みリカレントニューラルネットワークと,2D-CNNモデルの微調整時の重みを膨らませて構築した膨らませた3D-CNNモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-18T13:42:05Z)
The FaceChannel: A Fast & Furious Deep Neural Network for Facial Expression Recognition [71.24825724518847]
顔の表情の自動認識(FER)の最先端モデルは、非常に深いニューラルネットワークに基づいており、訓練には効果的だがかなり高価である。私たちは、一般的なディープニューラルネットワークよりもはるかに少ないパラメータを持つ軽量ニューラルネットワークであるFaceChannelを形式化します。我々は、私たちのモデルがFERの現在の最先端技術に匹敵するパフォーマンスを達成する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-15T09:25:37Z)
The FaceChannel: A Light-weight Deep Neural Network for Facial Expression Recognition [71.24825724518847]
FER自動化のための現在の最先端モデルは、訓練が難しい非常に深いニューラルネットワークに基づいている。私たちは、一般的なディープニューラルネットワークよりもはるかに少ないパラメータを持つ軽量ニューラルネットワークであるFaceChannelを形式化します。私たちは、FaceChannelが、FERの現在の最先端技術と比較して、同等の、たとえそうでなくても、パフォーマンスを実現する方法を示します。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-17T12:03:14Z)
Learning to Augment Expressions for Few-shot Fine-grained Facial Expression Recognition [98.83578105374535]
顔表情データベースF2EDについて述べる。顔の表情は119人から54人まで、200万枚以上の画像が含まれている。実世界のシナリオでは,不均一なデータ分布やサンプルの欠如が一般的であるので,数発の表情学習の課題を評価する。顔画像合成のための統合されたタスク駆動型フレームワークであるComposeal Generative Adversarial Network (Comp-GAN) 学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-17T03:26:32Z)

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。