論文の概要: Multimodal Fusion with Pre-Trained Model Features in Affective Behaviour Analysis In-the-wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15044v1
• Date: Fri, 22 Mar 2024 09:00:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 18:08:17.690093
• Title: Multimodal Fusion with Pre-Trained Model Features in Affective Behaviour Analysis In-the-wild
• Title（参考訳）: 実験モデルを用いたマルチモーダル核融合による実地環境解析
• Authors: Zhuofan Wen, Fengyu Zhang, Siyuan Zhang, Haiyang Sun, Mingyu Xu, Licai Sun, Zheng Lian, Bin Liu, Jianhua Tao,
• Abstract要約: 本稿では,表現(Expr)認識とValence-Arousal(VA)推定の課題に対処するためのアプローチを提案する。 我々は,事前学習モデルを用いてAff-Wild2データベースを評価し,モデルの最終層を特徴として抽出する。 抽出した特徴を整合させる前処理や畳み込みに続いて、異なるモデルがモーダル融合に使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.32217405723552
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal fusion is a significant method for most multimodal tasks. With the recent surge in the number of large pre-trained models, combining both multimodal fusion methods and pre-trained model features can achieve outstanding performance in many multimodal tasks. In this paper, we present our approach, which leverages both advantages for addressing the task of Expression (Expr) Recognition and Valence-Arousal (VA) Estimation. We evaluate the Aff-Wild2 database using pre-trained models, then extract the final hidden layers of the models as features. Following preprocessing and interpolation or convolution to align the extracted features, different models are employed for modal fusion. Our code is available at GitHub - FulgenceWen/ABAW6th.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル融合は、ほとんどのマルチモーダルタスクにとって重要な方法である。 近年の大規模な事前学習モデルの増加に伴い、多モード融合法と事前学習モデルの特徴を組み合わせることで、多くのマルチモーダルタスクにおいて優れた性能が得られる。 本稿では,表現(Expr)認識の課題とValence-Arousal(VA)推定の両方に対処する手法を提案する。 我々は,事前学習モデルを用いてAff-Wild2データベースを評価し,モデルの最終層を特徴として抽出する。 抽出した特徴を整合させるために前処理や補間、あるいは畳み込みを行い、異なるモデルを用いてモーダル融合を行う。 私たちのコードはGitHub - FulgenceWen/ABAW6thで利用可能です。

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