論文の概要: A Lightweight Attention-based Deep Network via Multi-Scale Feature Fusion for Multi-View Facial Expression Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14318v1
- Date: Thu, 21 Mar 2024 11:40:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-22 14:38:14.949937
- Title: A Lightweight Attention-based Deep Network via Multi-Scale Feature Fusion for Multi-View Facial Expression Recognition
- Title（参考訳）: 多視点顔表情認識のためのマルチスケール特徴融合による軽量注意型ディープネットワーク
- Authors: Ali Ezati, Mohammadreza Dezyani, Rajib Rana, Roozbeh Rajabi, Ahmad Ayatollahi,
- Abstract要約: これらの問題に対処するために,マルチスケール機能融合(LANMSFF)を取り入れた軽量な注意ネットワークを導入する。
本稿では,マスアテンション(MassAtt)とポイントワイズ機能選択(PWFS)という2つの新しいコンポーネントを提案する。
提案手法は,パラメータ数やロバスト性の観点から,最先端手法に匹敵する結果を得た。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9581436761331017
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Convolutional neural networks (CNNs) and their variations have shown effectiveness in facial expression recognition (FER). However, they face challenges when dealing with high computational complexity and multi-view head poses in real-world scenarios. We introduce a lightweight attentional network incorporating multi-scale feature fusion (LANMSFF) to tackle these issues. For the first challenge, we have carefully designed a lightweight fully convolutional network (FCN). We address the second challenge by presenting two novel components, namely mass attention (MassAtt) and point wise feature selection (PWFS) blocks. The MassAtt block simultaneously generates channel and spatial attention maps to recalibrate feature maps by emphasizing important features while suppressing irrelevant ones. On the other hand, the PWFS block employs a feature selection mechanism that discards less meaningful features prior to the fusion process. This mechanism distinguishes it from previous methods that directly fuse multi-scale features. Our proposed approach achieved results comparable to state-of-the-art methods in terms of parameter counts and robustness to pose variation, with accuracy rates of 90.77% on KDEF, 70.44% on FER-2013, and 86.96% on FERPlus datasets. The code for LANMSFF is available at https://github.com/AE-1129/LANMSFF.
- Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とその変異は、表情認識(FER)において有効であることが示されている。
しかし、計算の複雑さやマルチビューヘッドを扱う場合、現実のシナリオでは課題に直面している。
これらの問題に対処するために,マルチスケール機能融合(LANMSFF)を取り入れた軽量な注意ネットワークを導入する。
最初の課題として、我々は軽量完全畳み込みネットワーク(FCN)を慎重に設計した。
2つ目の課題は、マスアテンション(MassAtt)とポイントワイズ機能選択(PWFS)という2つの新しいコンポーネントを提示することである。
MassAttブロックは、重要な特徴を強調しつつ、無関係な特徴を抑えながら特徴マップを再検討するために、チャンネルと空間の注意マップを同時に生成する。
一方、PWFSブロックは、融合前に意味の薄い特徴を破棄する特徴選択機構を採用している。
このメカニズムは、マルチスケール機能を直接フューズする従来の方法と区別する。
提案手法は,KDEFでは90.77%,FER-2013では70.44%,FERPlusデータセットでは86.96%の精度で,パラメータカウントとロバスト性を比較検討した。
LANMSFFのコードはhttps://github.com/AE-1129/LANMSFFで入手できる。
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