論文の概要: Facial Affect Recognition based on Multi Architecture Encoder and Feature Fusion for the ABAW7 Challenge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12258v2
- Date: Fri, 26 Jul 2024 08:42:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-29 15:38:30.216795
- Title: Facial Affect Recognition based on Multi Architecture Encoder and Feature Fusion for the ABAW7 Challenge
- Title（参考訳）: ABAW7チャレンジにおけるマルチアーキテクチャエンコーダと特徴融合に基づく顔影響認識
- Authors: Kang Shen, Xuxiong Liu, Boyan Wang, Jun Yao, Xin Liu, Yujie Guan, Yu Wang, Gengchen Li, Xiao Sun,
- Abstract要約: 第7回ABAWコンペティションの課題に対処するためのアプローチを提案する。
コンテストは、Valence Arousal(VA)推定、Expression(Expr)分類、AU(Action Unit)検出の3つのサブチャンジで構成されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.638373386602874
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we present our approach to addressing the challenges of the 7th ABAW competition. The competition comprises three sub-challenges: Valence Arousal (VA) estimation, Expression (Expr) classification, and Action Unit (AU) detection. To tackle these challenges, we employ state-of-the-art models to extract powerful visual features. Subsequently, a Transformer Encoder is utilized to integrate these features for the VA, Expr, and AU sub-challenges. To mitigate the impact of varying feature dimensions, we introduce an affine module to align the features to a common dimension. Overall, our results significantly outperform the baselines.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,第7回ABAWコンペティションの課題に対処するためのアプローチを提案する。
コンテストは、Valence Arousal(VA)推定、Expression(Expr)分類、AU(Action Unit)検出の3つのサブチャンジで構成されている。
これらの課題に対処するために、我々は最先端のモデルを用いて強力な視覚的特徴を抽出する。
その後、Transformer Encoderを使用して、VA、Expr、AUサブチャレンジのこれらの機能を統合する。
異なる特徴次元の影響を軽減するために,特徴を共通次元に整列させるアフィンモジュールを導入する。
総じて、我々の結果はベースラインを大きく上回っている。
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