用于动作单元检测的多标签Transformer
计算机视觉与模式识别
2022-12-13 v3
摘要
动作单元（AU）检测是情感计算的一个分支，旨在识别单一的面部肌肉运动。它是解锁无偏计算面部表征的关键，因此在过去几年中引起了极大兴趣。构建高效的基于深度学习的AU检测系统的主要障碍之一是缺乏由AU专家标注的广泛面部图像数据库。在这方面，ABAW挑战赛为更好的AU检测铺平了道路，因为它包含一个200万帧AU标注数据集。在本文中，我们介绍了提交给ABAW3挑战赛的方案。简而言之，我们应用了一种多标签检测Transformer，其利用多头注意力来学习面部图像的哪些部分与预测每个AU最相关。
引用
@article{arxiv.2203.12531,
title = {Multi-label Transformer for Action Unit Detection},
author = {Gauthier Tallec and Edouard Yvinec and Arnaud Dapogny and Kevin Bailly},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.12531},
year = {2022}
}