論文の概要: MER 2024: Semi-Supervised Learning, Noise Robustness, and Open-Vocabulary Multimodal Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17113v4
• Date: Thu, 18 Jul 2024 11:23:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 20:52:07.395198
• Title: MER 2024: Semi-Supervised Learning, Noise Robustness, and Open-Vocabulary Multimodal Emotion Recognition
• Title（参考訳）: MER 2024: 半教師付き学習, ノイズロバスト性, オープン語彙マルチモーダル感情認識
• Authors: Zheng Lian, Haiyang Sun, Licai Sun, Zhuofan Wen, Siyuan Zhang, Shun Chen, Hao Gu, Jinming Zhao, Ziyang Ma, Xie Chen, Jiangyan Yi, Rui Liu, Kele Xu, Bin Liu, Erik Cambria, Guoying Zhao, Björn W. Schuller, Jianhua Tao,
• Abstract要約: 我々は、この分野の発展を促進するために、MERシリーズのコンペティションを組織する。 昨年、私たちはMER2023を立ち上げ、マルチラベル学習、ノイズの堅牢性、半教師付き学習という3つの興味深いトピックに焦点を当てました。 今年は、データセットのサイズの拡大に加えて、オープン語彙の感情認識に関する新たなトラックを導入しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.76954967225231
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal emotion recognition is an important research topic in artificial intelligence. Over the past few decades, researchers have made remarkable progress by increasing the dataset size and building more effective algorithms. However, due to problems such as complex environments and inaccurate annotations, current systems are hard to meet the demands of practical applications. Therefore, we organize the MER series of competitions to promote the development of this field. Last year, we launched MER2023, focusing on three interesting topics: multi-label learning, noise robustness, and semi-supervised learning. In this year's MER2024, besides expanding the dataset size, we further introduce a new track around open-vocabulary emotion recognition. The main purpose of this track is that existing datasets usually fix the label space and use majority voting to enhance the annotator consistency. However, this process may lead to inaccurate annotations, such as ignoring non-majority or non-candidate labels. In this track, we encourage participants to generate any number of labels in any category, aiming to describe emotional states as accurately as possible. Our baseline code relies on MERTools and is available at: https://github.com/zeroQiaoba/MERTools/tree/master/MER2024.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル感情認識は人工知能における重要な研究課題である。 過去数十年間、研究者はデータセットのサイズを拡大し、より効率的なアルゴリズムを構築することで驚くべき進歩を遂げてきた。 しかし、複雑な環境や不正確なアノテーションなどの問題により、現在のシステムは実用アプリケーションの要求を満たすことは困難である。 そこで我々は,この分野の発展を促進するために,MERシリーズのコンペティションを組織する。 昨年、私たちはMER2023を立ち上げ、マルチラベル学習、ノイズの堅牢性、半教師付き学習という3つの興味深いトピックに焦点を当てました。 今年のMER2024では、データセットのサイズの拡大に加えて、オープン語彙の感情認識に関する新たなトラックも導入しています。 このトラックの主な目的は、既存のデータセットが通常ラベル空間を固定し、アノテータの一貫性を高めるために多数決を使用することである。 しかし、このプロセスは、非メジャーなラベルや非候補のラベルを無視するなど、不正確なアノテーションにつながる可能性がある。 本トラックでは,参加者に対して,感情状態を可能な限り正確に記述することを目的とした,任意のカテゴリのラベルの生成を奨励する。 私たちのベースラインコードはMERToolsに依存しており、https://github.com/zeroQiaoba/MERTools/tree/master/MER2024で利用可能です。

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