論文の概要: EmoCAM: Toward Understanding What Drives CNN-based Emotion Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14314v1
- Date: Fri, 19 Jul 2024 13:47:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 17:24:54.171873
- Title: EmoCAM: Toward Understanding What Drives CNN-based Emotion Recognition
- Title（参考訳）: EmoCAM:CNNをベースとした感情認識の理解に向けて
- Authors: Youssef Doulfoukar, Laurent Mertens, Joost Vennekens,
- Abstract要約: 他のニューラルネットワークと同様に、それらは"ブラックボックス"モデルであり、説明性に乏しい。
この研究は、画像からの感情認識の特定の下流タスクに関係しており、CAMベースの手法とコーパスレベルでのオブジェクト検出を組み合わせたフレームワークを提案し、特定のモデル、例えばEmoNetでは、イメージに特定の感情を割り当てることに頼っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.031375888004876
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Convolutional Neural Networks are particularly suited for image analysis tasks, such as Image Classification, Object Recognition or Image Segmentation. Like all Artificial Neural Networks, however, they are "black box" models, and suffer from poor explainability. This work is concerned with the specific downstream task of Emotion Recognition from images, and proposes a framework that combines CAM-based techniques with Object Detection on a corpus level to better understand on which image cues a particular model, in our case EmoNet, relies to assign a specific emotion to an image. We demonstrate that the model mostly focuses on human characteristics, but also explore the pronounced effect of specific image modifications.
- Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークは、画像分類、オブジェクト認識、イメージセグメンテーションなどの画像解析タスクに特に適している。
しかし、他のニューラルネットワークと同様に、それらは「ブラックボックス」モデルであり、説明性に乏しい。
この研究は、画像からの感情認識の特定の下流タスクに関係しており、CAMベースの手法とコーパスレベルでのオブジェクト検出を組み合わせたフレームワークを提案し、特定のモデル、例えばEmoNetでは、イメージに特定の感情を割り当てることに頼っている。
モデルは主に人間の特徴に焦点をあてるが、特定の画像修正の顕著な効果についても検討する。
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