Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Facial Expression Recognition through Dual-Direction Attention Mixed Feature Networks: Application to 7th ABAW Challenge

論文の概要: Enhancing Facial Expression Recognition through Dual-Direction Attention Mixed Feature Networks: Application to 7th ABAW Challenge

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12390v2
Date: Fri, 19 Jul 2024 10:05:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-22 11:40:33.922243
Title: Enhancing Facial Expression Recognition through Dual-Direction Attention Mixed Feature Networks: Application to 7th ABAW Challenge
Title（参考訳）: 2方向注意混合特徴ネットワークによる顔表情認識の強化:第7回ABAWチャレンジへの適用
Authors: Josep Cabacas-Maso, Elena Ortega-Beltrán, Ismael Benito-Altamirano, Carles Ventura,
Abstract要約: 我々は,ECCV 2024における第7回ABAWチャレンジへのコントリビューションについて紹介する。両方向注意混合特徴ネットワークをマルチタスク表情認識に活用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0374615809135401
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: We present our contribution to the 7th ABAW challenge at ECCV 2024, by utilizing a Dual-Direction Attention Mixed Feature Network for multitask facial expression recognition we achieve results far beyond the proposed baseline for the Multi-Task ABAW challenge. Our proposal uses the well-known DDAMFN architecture as base to effectively predict valence-arousal, emotion recognition, and action units. We demonstrate the architecture ability to handle these tasks simultaneously, providing insights into its architecture and the rationale behind its design. Additionally, we compare our results for a multitask solution with independent single-task performance.
Abstract（参考訳）: 我々は,ECCV 2024における第7回ABAWチャレンジへのコントリビューションとして,マルチタスク表情認識のためのDual-Direction Attention Mixed Feature Networkを活用することで,提案したMulti-Task ABAWチャレンジのベースラインを超えた結果を得る。本提案では, DDAMFNアーキテクチャをベースとして, 原子価覚醒, 感情認識, 行動単位を効果的に予測する。これらのタスクを同時に処理するアーキテクチャ能力を実証し、アーキテクチャと設計の背後にある理論的根拠について洞察を提供する。さらに,マルチタスクソリューションと独立したシングルタスク性能の比較を行った。

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