ABAW：效价-唤醒估计、表情识别、动作单元检测与多任务学习挑战赛
计算机视觉与模式识别
2022-03-01 v2 机器学习
摘要
本文描述了第三届野外情感行为分析（ABAW）竞赛，该竞赛与 2022 年 IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）联合举办。第三届 ABAW 竞赛是继 ICCV 2021、IEEE FG 2020 与 IEEE CVPR 2017 会议所办竞赛的延续，旨在自动分析情感。今年竞赛包含四项挑战：i) 单任务效价-唤醒估计，ii) 单任务表情分类，iii) 单任务动作单元检测，以及 iv) 多任务学习。所有挑战均基于一个通用基准数据库 Aff-Wild2，其为大规模野外数据库，也是首个以效价-唤醒、表情与动作单元进行标注的数据库。在本文中，我们介绍这四项挑战及所用竞赛语料库，概述评价指标并展示基线系统及其所得结果。
引用
@article{arxiv.2202.10659,
title = {ABAW: Valence-Arousal Estimation, Expression Recognition, Action Unit Detection & Multi-Task Learning Challenges},
author = {Dimitrios Kollias},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.10659},
year = {2022}
}