論文の概要: LibEER: A Comprehensive Benchmark and Algorithm Library for EEG-based Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09767v1
• Date: Sun, 13 Oct 2024 07:51:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 05:02:48.415494
• Title: LibEER: A Comprehensive Benchmark and Algorithm Library for EEG-based Emotion Recognition
• Title（参考訳）: LibEER:脳波による感情認識のための総合ベンチマークとアルゴリズムライブラリ
• Authors: Huan Liu, Shusen Yang, Yuzhe Zhang, Mengze Wang, Fanyu Gong, Chengxi Xie, Guanjian Liu, Dalin Zhang,
• Abstract要約: 我々は,脳波に基づく感情認識における公平な比較のための総合ベンチマークとアルゴリズムライブラリであるLibEERを提案する。 LibEERは、標準化された実験環境を備えた統一評価フレームワークを確立し、10以上の代表的なディープラーニングベースのEERモデルの偏りのない評価を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.57188626072955
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: EEG-based emotion recognition (EER) is garnering increasing attention due to its potential in understanding and analyzing human emotions. Recently, significant advancements have been achieved using various deep learning-based techniques to address the EER problem. However, the absence of a convincing benchmark and open-source codebase complicates fair comparisons between different models and poses reproducibility challenges for practitioners. These issues considerably impede progress in this field. In light of this, we propose a comprehensive benchmark and algorithm library (LibEER) for fair comparisons in EER by making most of the implementation details of different methods consistent and using the same single codebase in PyTorch. In response to these challenges, we propose LibEER, a comprehensive benchmark and algorithm library for fair comparisons in EER, by ensuring consistency in the implementation details of various methods and utilizing a single codebase in PyTorch. LibEER establishes a unified evaluation framework with standardized experimental settings, enabling unbiased evaluations of over ten representative deep learning-based EER models across the four most commonly used datasets. Additionally, we conduct an exhaustive and reproducible comparison of the performance and efficiency of popular models, providing valuable insights for researchers in selecting and designing EER models. We aspire for our work to not only lower the barriers for beginners entering the field of EEG-based emotion recognition but also promote the standardization of research in this domain, thereby fostering steady development. The source code is available at \url{https://github.com/ButterSen/LibEER}.
• Abstract（参考訳）: 脳波に基づく感情認識(EER)は、人間の感情を理解し分析する可能性から注目を集めている。 近年,EER問題に対処するため,様々な深層学習技術を用いて大幅な進歩が達成されている。 しかし、説得力のあるベンチマークとオープンソースのコードベースがないことは、異なるモデル間の公正な比較を複雑にし、実践者にとって再現性の問題を引き起こす。 これらの問題はこの分野の進歩を著しく妨げた。 そこで本研究では,PyTorchの異なるメソッドの実装詳細を一貫性を持たせ,同一のコードベースをPyTorchで使用することにより,EERにおける公正比較のための総合ベンチマークとアルゴリズムライブラリ(LibEER)を提案する。 これらの課題に対応するため、我々は、様々なメソッドの実装詳細の整合性を確保し、PyTorchの単一コードベースを活用することで、EERにおける公正比較のための包括的なベンチマークおよびアルゴリズムライブラリであるLibEERを提案する。 LibEERは、標準化された実験設定を備えた統一評価フレームワークを確立し、最も一般的に使用される4つのデータセットにわたる10以上の代表的なディープラーニングベースのEERモデルの偏りのない評価を可能にする。 さらに、一般的なモデルの性能と効率を網羅的に再現可能な比較を行い、研究者がEERモデルを選択し設計する上で貴重な洞察を提供する。 我々は,脳波に基づく感情認識の分野に参入する初心者の障壁を低くするだけでなく,この領域における研究の標準化を促進し,安定した開発を促進することを目指しています。 ソースコードは \url{https://github.com/ButterSen/LibEER} で入手できる。

関連論文リスト

• A Survey on All-in-One Image Restoration: Taxonomy, Evaluation and Future Trends [67.43992456058541]
  画像復元(IR)とは、ノイズ、ぼかし、気象効果などの劣化を除去しながら、画像の視覚的品質を改善する過程である。 従来のIR手法は、一般的に特定の種類の劣化をターゲットとしており、複雑な歪みを伴う現実のシナリオにおいて、その効果を制限している。 オールインワン画像復元(AiOIR)パラダイムが登場し、複数の劣化タイプに順応的に対処する統一されたフレームワークを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-19T11:11:09Z)
• Are Large Language Models Good Classifiers? A Study on Edit Intent Classification in Scientific Document Revisions [62.12545440385489]
  大規模言語モデル(LLM)は、テキスト生成の大幅な進歩をもたらしたが、分類タスクの強化の可能性はまだ未検討である。 生成と符号化の両方のアプローチを含む分類のための微調整LDMを徹底的に研究するためのフレームワークを提案する。 我々はこのフレームワークを編集意図分類(EIC)においてインスタンス化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T20:48:28Z)
• Self-Training with Pseudo-Label Scorer for Aspect Sentiment Quad Prediction [54.23208041792073]
  Aspect Sentiment Quad Prediction (ASQP) は、与えられたレビューに対して全てのクワッド(アスペクト項、アスペクトカテゴリー、意見項、感情極性)を予測することを目的としている。 ASQPタスクにおける重要な課題はラベル付きデータの不足であり、既存のメソッドのパフォーマンスを制限している。 そこで我々は,擬似ラベルスコアラーを用いた自己学習フレームワークを提案し,レビューと擬似ラベルの一致をスコアラーが評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T05:30:21Z)
• Are EEG-to-Text Models Working? [17.35247047061063]
  この研究は、オープン語彙EEG-to-Text翻訳のための既存のモデルを批判的に分析する。 本稿では,脳波信号から真に学習するモデルと,トレーニングデータを記憶するモデルとを区別する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-10T13:10:55Z)
• Introducing User Feedback-based Counterfactual Explanations (UFCE) [49.1574468325115]
  対実的説明(CE)は、XAIで理解可能な説明を生成するための有効な解決策として浮上している。 UFCEは、アクション可能な機能のサブセットで最小限の変更を決定するために、ユーザー制約を含めることができる。 UFCEは、textitproximity(英語版)、textitsparsity(英語版)、textitfeasibility(英語版)の2つのよく知られたCEメソッドより優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T20:09:44Z)
• ActiveGLAE: A Benchmark for Deep Active Learning with Transformers [5.326702806697265]
  Deep Active Learning (DAL)は、モデルを最大限に学習したいインスタンスアノテーションを積極的にクエリできるようにすることで、アノテーションのコストを削減しようとしている。 DALの分野では、トランスフォーマーベースの言語モデルに対する標準化された評価プロトコルが存在しない。 DALを評価するための総合的なデータセットと評価ガイドラインであるActiveGLAEベンチマークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-16T13:07:29Z)
• Joint Learning of Label and Environment Causal Independence for Graph Out-of-Distribution Generalization [60.4169201192582]
  本稿では,ラベルと環境情報を完全に活用するために,ラベルと環境の因果独立(LECI)を導入することを提案する。 LECIは、合成データセットと実世界のデータセットの両方において、従来の手法よりも大幅に優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T19:33:30Z)
• Designing and Evaluating Speech Emotion Recognition Systems: A reality check case study with IEMOCAP [33.199425144083925]
  音声感情認識(SER)の直接的かつ公平な比較を可能にするためのガイドラインと標準テストセットがすぐに必要となる。 Interactive Emotional Dyadic Motion Capture (IEMOCAP)データベースのようなリソースは、研究者がSERのモデルの開発とテストを行うために広く採用されている参照コーパスとして登場した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-03T10:16:24Z)
• EEGMatch: Learning with Incomplete Labels for Semi-Supervised EEG-based Cross-Subject Emotion Recognition [7.1695247553867345]
  ラベル付き脳波データとラベルなし脳波データの両方を活用する新しい半教師付き学習フレームワーク(EEGMatch)を提案する。 2つのベンチマークデータベース(SEEDとSEED-IV)で大規模な実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-27T12:02:33Z)
• Benchopt: Reproducible, efficient and collaborative optimization benchmarks [67.29240500171532]
  Benchoptは、機械学習で最適化ベンチマークを自動化、再生、公開するためのフレームワークである。 Benchoptは実験を実行、共有、拡張するための既製のツールを提供することで、コミュニティのベンチマークを簡単にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-27T16:19:24Z)
• Subject Adaptive EEG-based Visual Recognition [14.466626957417864]
  本稿では,脳波信号に基づいて被験者が観察する視覚オブジェクトのクラスを予測することを目的とした,脳波に基づく視覚認識に焦点を当てた。 主な課題の1つは、異なる主題からの信号の大きなばらつきである。 本稿では,脳波をベースとした視覚認識という新たな課題について紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-26T08:06:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。