論文の概要: PhysMLE: Generalizable and Priors-Inclusive Multi-task Remote Physiological Measurement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06201v1
• Date: Fri, 10 May 2024 02:36:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 16:57:10.575500
• Title: PhysMLE: Generalizable and Priors-Inclusive Multi-task Remote Physiological Measurement
• Title（参考訳）: PhysMLE:総合的・先行的マルチタスクリモート生理計測
• Authors: Jiyao Wang, Hao Lu, Ange Wang, Xiao Yang, Yingcong Chen, Dengbo He, Kaishun Wu,
• Abstract要約: 本稿では,マルチタスク遠隔生理計測(PhysMLE)のためのローランクエキスパートのエンドツーエンド混合について述べる。 PhysMLEは、新しいルータ機構を持つ複数の低ランクの専門家に基づいており、モデルがタスク内の仕様と相関の両方を十分に扱えるようにしている。 公平かつ包括的な評価のために,マルチソース・シンセマンティック・ドメイン・ジェネリゼーション・プロトコルと呼ばれる大規模マルチタスク・ジェネリゼーション・ベンチマークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.424510759648072
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Remote photoplethysmography (rPPG) has been widely applied to measure heart rate from face videos. To increase the generalizability of the algorithms, domain generalization (DG) attracted increasing attention in rPPG. However, when rPPG is extended to simultaneously measure more vital signs (e.g., respiration and blood oxygen saturation), achieving generalizability brings new challenges. Although partial features shared among different physiological signals can benefit multi-task learning, the sparse and imbalanced target label space brings the seesaw effect over task-specific feature learning. To resolve this problem, we designed an end-to-end Mixture of Low-rank Experts for multi-task remote Physiological measurement (PhysMLE), which is based on multiple low-rank experts with a novel router mechanism, thereby enabling the model to adeptly handle both specifications and correlations within tasks. Additionally, we introduced prior knowledge from physiology among tasks to overcome the imbalance of label space under real-world multi-task physiological measurement. For fair and comprehensive evaluations, this paper proposed a large-scale multi-task generalization benchmark, named Multi-Source Synsemantic Domain Generalization (MSSDG) protocol. Extensive experiments with MSSDG and intra-dataset have shown the effectiveness and efficiency of PhysMLE. In addition, a new dataset was collected and made publicly available to meet the needs of the MSSDG.
• Abstract（参考訳）: リモート光胸腺撮影(rPPG)は、顔画像から心拍数を測定するために広く応用されている。 アルゴリズムの一般化性を高めるため、領域一般化(DG)はrPPGで注目を集めた。 しかし、rPPGが拡張されて、より重要な兆候(例えば、呼吸、酸素飽和度)を同時に測定すると、一般化性を達成することが新たな課題となる。 異なる生理的信号間で共有される部分的特徴はマルチタスク学習に有用であるが、スパースと不均衡なターゲットラベル空間はタスク固有の特徴学習に対してシーソー効果をもたらす。 この問題を解決するために,複数のルータ機構を持つ複数の低ランク専門家をベースとしたマルチタスク遠隔生理計測(PhysMLE)のためのエンド・ツー・エンドの低ランクエキスパート混合回路を設計し,タスク内の仕様と相関を十分に扱えるようにした。 さらに,実世界のマルチタスク生理学的測定において,ラベル空間の不均衡を克服するために,課題間の生理学からの事前知識を導入した。 そこで本研究では,Multi-Source Synsemantic Domain Generalization (MSSDG)プロトコルという,大規模マルチタスク一般化ベンチマークを提案する。 MSSDGとデータセットを用いた大規模な実験により、PhysMLEの有効性と効率が示された。 さらに、新しいデータセットが収集され、MSSDGのニーズを満たすために公開された。

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