基于知识蒸馏与任务判别器的多任务情绪识别模型
计算机视觉与模式识别
2022-03-25 v1 图像与视频处理
摘要
由于大数据的收集与深度学习的发展，针对真实场景下人类情绪预测的研究正在积极开展。我们利用 ABAW 数据集设计了一个多任务模型，通过音频数据与人脸图像在真实世界中预测效价-唤醒度、表情与动作单元。我们应用知识蒸馏技术从未完整标注的数据中训练模型。教师模型以监督学习方式训练，学生模型利用教师模型的输出作为软标签进行训练。最终我们在多任务学习（Multi Task Learning）任务验证集上取得了 2.40 的结果。
引用
@article{arxiv.2203.13072,
title = {Multitask Emotion Recognition Model with Knowledge Distillation and Task Discriminator},
author = {Euiseok Jeong and Geesung Oh and Sejoon Lim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.13072},
year = {2022}
}