BYEL：自举你的情绪潜变量
机器学习
2022-08-23 v2 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
随着深度学习性能的提升，尝试将深度学习应用于人类情绪分析的研究数量正在迅速增加。但即便在此趋势下，获取高质量图像与标注仍十分困难。因此，从合成图像学习并从真实图像推断的从合成数据学习（LSD）挑战是最受关注的领域之一。通常，域适应方法被广泛用于应对 LSD 挑战，但其存在仍需要目标域（真实图像）的局限。聚焦于这些局限，我们提出了一种仅使用合成图像进行训练的框架 Bootstrap Your Emotion Latent（BYEL）。BYEL 通过在自监督表示学习中表现良好的 BYOL 框架上添加情绪分类器与情绪向量减法实现。我们使用 Aff-wild2 数据集生成的合成图像训练框架，并使用 Aff-wild2 数据集的真实图像评估。结果表明，我们的框架（0.3084）在宏 F1 分数指标上比基线（0.3）高出 2.8%。
引用
@article{arxiv.2207.10003,
title = {BYEL : Bootstrap Your Emotion Latent},
author = {Hyungjun Lee and Hwangyu Lim and Sejoon Lim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.10003},
year = {2022}
}
备注
ECCVW 2022 Accepted