論文の概要: UniEmoX: Cross-modal Semantic-Guided Large-Scale Pretraining for Universal Scene Emotion Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18877v2
• Date: Mon, 30 Sep 2024 13:58:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:06:44.238827
• Title: UniEmoX: Cross-modal Semantic-Guided Large-Scale Pretraining for Universal Scene Emotion Perception
• Title（参考訳）: UniEmoX: ユニバーサルシーン感情知覚のためのクロスモーダルセマンティックガイド付き大規模事前学習
• Authors: Chuang Chen, Xiao Sun, Zhi Liu,
• Abstract要約: 視覚的感情分析のためのクロスモーダルな意味誘導型大規模事前学習フレームワークUniEmoXを紹介する。 UniEmoXは、ペア画像と未ペア画像テキストの類似性を利用して、CLIPモデルから豊富な意味知識を抽出し、感情的な埋め込み表現を強化する。 Emo8というタイトルの視覚的感情的データセットを開発し、ほとんどすべての感情的シーンをカバーしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.54013419046987
• License:
• Abstract: Visual emotion analysis holds significant research value in both computer vision and psychology. However, existing methods for visual emotion analysis suffer from limited generalizability due to the ambiguity of emotion perception and the diversity of data scenarios. To tackle this issue, we introduce UniEmoX, a cross-modal semantic-guided large-scale pretraining framework. Inspired by psychological research emphasizing the inseparability of the emotional exploration process from the interaction between individuals and their environment, UniEmoX integrates scene-centric and person-centric low-level image spatial structural information, aiming to derive more nuanced and discriminative emotional representations. By exploiting the similarity between paired and unpaired image-text samples, UniEmoX distills rich semantic knowledge from the CLIP model to enhance emotional embedding representations more effectively. To the best of our knowledge, this is the first large-scale pretraining framework that integrates psychological theories with contemporary contrastive learning and masked image modeling techniques for emotion analysis across diverse scenarios. Additionally, we develop a visual emotional dataset titled Emo8. Emo8 samples cover a range of domains, including cartoon, natural, realistic, science fiction and advertising cover styles, covering nearly all common emotional scenes. Comprehensive experiments conducted on six benchmark datasets across two downstream tasks validate the effectiveness of UniEmoX. The source code is available at https://github.com/chincharles/u-emo.
• Abstract（参考訳）: 視覚的感情分析は、コンピュータビジョンと心理学の両方において重要な研究価値を持っている。 しかし、既存の視覚的感情分析法は、感情知覚のあいまいさとデータシナリオの多様性により、限定的な一般化性に悩まされている。 この問題に対処するため, モーダルなセマンティック誘導型大規模事前学習フレームワークUniEmoXを導入する。 UniEmoXは、個人と環境の間の相互作用から感情探索プロセスの分離性を強調した心理学的研究に触発され、よりニュアンスで差別的な感情表現を導出することを目的として、シーン中心および人中心の低レベル画像空間構造情報を統合した。 UniEmoXは、ペア画像とペア画像テキストの類似性を利用して、CLIPモデルから豊富な意味知識を抽出し、感情的な埋め込み表現をより効果的に強化する。 我々の知る限り、このフレームワークは、心理学理論を現代のコントラスト学習と統合する最初の大規模事前学習フレームワークであり、多様なシナリオにおける感情分析のためのマスク付き画像モデリング技術である。 さらに,視覚的感情的データセットEmo8を開発した。 Emo8サンプルは、漫画、自然、現実、SF、広告のカバースタイルなど、さまざまな領域をカバーする。 2つの下流タスクにわたる6つのベンチマークデータセットで実施された総合的な実験は、UniEmoXの有効性を検証する。 ソースコードはhttps://github.com/chincharles/u-emo.comで入手できる。

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