論文の概要: 7th ABAW Competition: Multi-Task Learning and Compound Expression Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03835v1
- Date: Thu, 4 Jul 2024 11:04:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-08 18:22:43.829347
- Title: 7th ABAW Competition: Multi-Task Learning and Compound Expression Recognition
- Title（参考訳）: 第7回ABAWコンペティション:マルチタスク学習と複合表現認識
- Authors: Dimitrios Kollias, Stefanos Zafeiriou, Irene Kotsia, Abhinav Dhall, Shreya Ghosh, Chunchang Shao, Guanyu Hu,
- Abstract要約: 本稿では,第7回ABAWコンペティションについて述べる。
ABAWコンペティションは、人間の表現と行動を理解するための新しい課題に対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.730335566738006
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper describes the 7th Affective Behavior Analysis in-the-wild (ABAW) Competition, which is part of the respective Workshop held in conjunction with ECCV 2024. The 7th ABAW Competition addresses novel challenges in understanding human expressions and behaviors, crucial for the development of human-centered technologies. The Competition comprises of two sub-challenges: i) Multi-Task Learning (the goal is to learn at the same time, in a multi-task learning setting, to estimate two continuous affect dimensions, valence and arousal, to recognise between the mutually exclusive classes of the 7 basic expressions and 'other'), and to detect 12 Action Units); and ii) Compound Expression Recognition (the target is to recognise between the 7 mutually exclusive compound expression classes). s-Aff-Wild2, which is a static version of the A/V Aff-Wild2 database and contains annotations for valence-arousal, expressions and Action Units, is utilized for the purposes of the Multi-Task Learning Challenge; a part of C-EXPR-DB, which is an A/V in-the-wild database with compound expression annotations, is utilized for the purposes of the Compound Expression Recognition Challenge. In this paper, we introduce the two challenges, detailing their datasets and the protocols followed for each. We also outline the evaluation metrics, and highlight the baseline systems and their results. Additional information about the competition can be found at \url{https://affective-behavior-analysis-in-the-wild.github.io/7th}.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ECCV 2024と共同で開催されているワークショップの一環として,第7回ABAWコンペティションについて述べる。
第7回ABAWコンペティションは、人間中心の技術の発展に不可欠な、人間の表現と行動を理解するための新しい課題に対処する。
コンペティションは2つのサブチェアから成っている。
一 マルチタスク・ラーニング(マルチタスク・ラーニング・セッティングにおいて、第七基本表現と第十二アクション・ユニットの相互排他的クラス間の認識のために、価と覚醒の2つの連続的な影響次元を推定し、同時に学習すること)及び
二 複合表現認識(相互排他的複合表現クラス七種間の認識を目的とする。)
A/V Aff-Wild2データベースの静的バージョンであり、valence-arousal、式、アクションユニットのアノテーションを含むs-Aff-Wild2は、マルチタスク学習チャレンジの目的のために利用されており、複合表現アノテーションを備えたA/VインザミルドデータベースであるC-EXPR-DBの一部が複合表現認識チャレンジの目的のために使用される。
本稿では,2つの課題を紹介し,それぞれのデータセットとそれに続くプロトコルについて詳述する。
また,評価指標について概説し,ベースラインシステムとその結果について概説する。
この競合に関する追加情報は、 \url{https://affective-behavior-analysis-in-the-wild.github.io/7th} で見ることができる。
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