論文の概要: Compound Expression Recognition via Multi Model Ensemble for the ABAW7 Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12257v1
• Date: Wed, 17 Jul 2024 01:59:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 18:49:00.099821
• Title: Compound Expression Recognition via Multi Model Ensemble for the ABAW7 Challenge
• Title（参考訳）: ABAW7チャレンジのためのマルチモデルアンサンブルによる複合表現認識
• Authors: Xuxiong Liu, Kang Shen, Jun Yao, Boyan Wang, Minrui Liu, Liuwei An, Zishun Cui, Weijie Feng, Xiao Sun,
• Abstract要約: 複合表現認識(CER)は、効果的な対人相互作用に不可欠である。 本稿では,この複雑さに対処するアンサンブル学習に基づくソリューションを提案する。 提案手法はRAF-DBデータセット上で高い精度を示し,ゼロショット学習によりC-EXPR-DBの一部の表現を認識できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.26485278174662
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Compound Expression Recognition (CER) is vital for effective interpersonal interactions. Human emotional expressions are inherently complex due to the presence of compound expressions, requiring the consideration of both local and global facial cues for accurate judgment. In this paper, we propose an ensemble learning-based solution to address this complexity. Our approach involves training three distinct expression classification models using convolutional networks, Vision Transformers, and multiscale local attention networks. By employing late fusion for model ensemble, we combine the outputs of these models to predict the final results. Our method demonstrates high accuracy on the RAF-DB datasets and is capable of recognizing expressions in certain portions of the C-EXPR-DB through zero-shot learning.
• Abstract（参考訳）: 複合表現認識(CER)は、効果的な対人相互作用に不可欠である。 ヒトの感情表現は、複合表現の存在により本質的に複雑であり、正確な判断には局所的およびグローバルな顔の手がかりの両方を考慮する必要がある。 本稿では,この複雑さに対処するアンサンブル学習に基づくソリューションを提案する。 提案手法では,畳み込みネットワーク,視覚変換器,マルチスケールローカルアテンションネットワークを用いて,3つの表現分類モデルを訓練する。 モデルアンサンブルに後期融合を用いることで、これらのモデルの出力を組み合わせて最終的な結果を予測する。 提案手法はRAF-DBデータセット上で高い精度を示し,ゼロショット学習によりC-EXPR-DBの一部の表現を認識できる。

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