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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09767v2
• Date: Tue, 12 Nov 2024 12:09:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:16:29.042593
• 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, Zejun Liu, Yong-Jin Liu, Bao-Liang Lu, Dalin Zhang,
• Abstract要約: 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されている。 この分野には、説得力のあるベンチマークと包括的なオープンソースライブラリが欠けている。 EERの公平な比較を容易にするために設計された総合ベンチマークおよびアルゴリズムライブラリであるLibEERを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.383215932044408
• License:
• Abstract: EEG-based emotion recognition (EER) has gained significant attention due to its potential for understanding and analyzing human emotions. While recent advancements in deep learning techniques have substantially improved EER, the field lacks a convincing benchmark and comprehensive open-source libraries. This absence complicates fair comparisons between models and creates reproducibility challenges for practitioners, which collectively hinder progress. To address these issues, we introduce LibEER, a comprehensive benchmark and algorithm library designed to facilitate fair comparisons in EER. LibEER carefully selects popular and powerful baselines, harmonizes key implementation details across methods, and provides a standardized codebase in PyTorch. By offering a consistent evaluation framework with standardized experimental settings, LibEER enables unbiased assessments of over ten representative deep learning models for EER across the four most widely used datasets. Additionally, we conduct a thorough, reproducible comparison of model performance and efficiency, providing valuable insights to guide researchers in the selection and design of EER models. Moreover, we make observations and in-depth analysis on the experiment results and identify current challenges in this community. We hope that our work will not only lower entry barriers for newcomers to EEG-based emotion recognition but also contribute to the standardization of research in this domain, fostering steady development. The library and source code are publicly available at https://github.com/XJTU-EEG/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されている。 近年のディープラーニング技術の進歩により、EERは大幅に改善されているが、この分野には、説得力のあるベンチマークと包括的なオープンソースライブラリが欠けている。 この欠如は、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生み出し、全体として進歩を妨げる。 これらの問題に対処するために、EERの公平な比較を容易にするために設計された総合的なベンチマークとアルゴリズムライブラリLibEERを紹介する。 LibEERは人気があり強力なベースラインを慎重に選択し、メソッド間で重要な実装の詳細を調和させ、PyTorchで標準化されたコードベースを提供する。 標準実験設定を備えた一貫した評価フレームワークを提供することで、LibEERは、最も広く使用されている4つのデータセットに対して、EERの10以上の代表的なディープラーニングモデルのバイアスのない評価を可能にする。 さらに、モデルの性能と効率を徹底的に再現可能な比較を行い、研究者がEERモデルの選択と設計をガイドするための貴重な洞察を提供する。 さらに,実験結果の観察と詳細な分析を行い,このコミュニティにおける現在の課題を明らかにする。 脳波に基づく感情認識への新規参入障壁を低くするだけでなく、この分野の研究の標準化にも貢献し、着実に発展していくことを願っている。 ライブラリとソースコードはhttps://github.com/XJTU-EEG/LibEERで公開されている。

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