Fugu-MT 論文翻訳(概要): Emotion Recognition with Facial Attention and Objective Activation Functions

論文の概要: Emotion Recognition with Facial Attention and Objective Activation Functions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17740v1
Date: Wed, 23 Oct 2024 10:14:37 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-24 13:57:04.135801
Title: Emotion Recognition with Facial Attention and Objective Activation Functions
Title（参考訳）: 顔の注意と目的の活性化機能を用いた感情認識
Authors: Andrzej Miskow, Abdulrahman Altahhan,
Abstract要約: 本稿では,VGGNet,ResNet,ResNetV2などの既存のCNNビジョンベースモデルに対して,SEN-Net,ECA-Net,CBAMの注意機構を導入する。これらのモデルの性能を著しく向上させることができるだけでなく、異なるアクティベーション関数と組み合わせることで、これらのモデルの性能をさらに向上させることができることを示す。
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Abstract: In this paper, we study the effect of introducing channel and spatial attention mechanisms, namely SEN-Net, ECA-Net, and CBAM, to existing CNN vision-based models such as VGGNet, ResNet, and ResNetV2 to perform the Facial Emotion Recognition task. We show that not only attention can significantly improve the performance of these models but also that combining them with a different activation function can further help increase the performance of these models.
Abstract（参考訳）: 本稿では、VGGNet、ResNet、ResNetV2といった既存のCNNビジョンベースモデルに対して、SEN-Net、ECA-Net、CBAMといったチャネルおよび空間的注意機構を導入し、顔の感情認識タスクを実行する方法を提案する。これらのモデルの性能を著しく向上させることができるだけでなく、異なるアクティベーション関数と組み合わせることで、これらのモデルの性能をさらに向上させることができることを示す。

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