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/2407.12390v3
Date: Thu, 5 Sep 2024 11:35:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-07 02:06:01.188690
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。マルチタスク表情認識にDual-Direction Attention Mixed Feature Network (DDAMFN) を用いることで、提案するマルチタスクABAWチャレンジのベースラインをはるかに超える結果が得られる。
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 (DDAMFN) 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 facial 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,マルチタスク表情認識のためのDual-Direction Attention Mixed Feature Network(DDAMFN)を用いて,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を行う。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, 顔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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