用于情感行为分析的时空 Transformer
计算机视觉与模式识别
2023-03-21 v1
摘要
自然场景下的情感行为分析一直是一项重要研究。本文提交了我们在第五届野外情感行为分析（ABAW）研讨会暨竞赛中的解决方案，该竞赛包括 V-A 估计、面部表情分类和 AU 检测子挑战。我们提出了一个带有多头注意力框架的 Transformer 编码器，以学习空间和时间特征的分布。此外，我们还采用了多种有效的数据增强策略，以缓解模型训练期间样本不平衡的问题。基于 Aff-Wild2 数据集的结果充分证明了我们提出的模型的有效性。
引用
@article{arxiv.2303.10561,
title = {Spatial-temporal Transformer for Affective Behavior Analysis},
author = {Peng Zou and Rui Wang and Kehua Wen and Yasi Peng and Xiao Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.10561},
year = {2023}
}