論文の概要: Lightweight Models for Emotional Analysis in Video

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.10530v2
• Date: Tue, 25 Mar 2025 03:50:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:51:55.088916
• Title: Lightweight Models for Emotional Analysis in Video
• Title（参考訳）: 映像における感情分析のための軽量モデル
• Authors: Quoc-Tien Nguyen, Hong-Hai Nguyen, Van-Thong Huynh,
• Abstract要約: 我々はMobileNetV4とマルチスケール3次元時間アグリゲーションモジュールを用いた効率的な特徴抽出手法を提案する。 このフレームワークは計算効率と予測精度のバランスが提案されており、モバイルおよび組み込みコンピューティング環境におけるリアルタイムアプリケーションに適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.925015934643295
• License:
• Abstract: In this study, we present an approach for efficient spatiotemporal feature extraction using MobileNetV4 and a multi-scale 3D MLP-Mixer-based temporal aggregation module. MobileNetV4, with its Universal Inverted Bottleneck (UIB) blocks, serves as the backbone for extracting hierarchical feature representations from input image sequences, ensuring both computational efficiency and rich semantic encoding. To capture temporal dependencies, we introduce a three-level MLP-Mixer module, which processes spatial features at multiple resolutions while maintaining structural integrity. Experimental results on the ABAW 8th competition demonstrate the effectiveness of our approach, showing promising performance in affective behavior analysis. By integrating an efficient vision backbone with a structured temporal modeling mechanism, the proposed framework achieves a balance between computational efficiency and predictive accuracy, making it well-suited for real-time applications in mobile and embedded computing environments.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,MobileNetV4とマルチスケール3次元MLP-Mixerを用いた時間アグリゲーションモジュールを用いた時空間特徴抽出手法を提案する。 MobileNetV4はUniversal Inverted Bottleneck (UIB)ブロックを持ち、入力された画像列から階層的な特徴表現を抽出するバックボーンとして機能し、計算効率とリッチセマンティックエンコーディングの両方を保証する。 時間的依存関係を捉えるために,構造的整合性を維持しつつ,空間的特徴を複数の解像度で処理する3レベルMLP-Mixerモジュールを導入する。 第8回ABAWコンペティションの実験結果から,感情行動分析における有望な性能を示すアプローチの有効性が示された。 効率的な視覚バックボーンと構造化時間モデリング機構を組み合わせることで,計算効率と予測精度のバランスを保ち,モバイルおよび組み込みコンピューティング環境におけるリアルタイムアプリケーションに適している。

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