ABAW2 竞赛中效价-唤醒度估计技术报告
计算机视觉与模式识别
2021-07-09 v1
摘要
本工作中，我们描述了应对 ABAW2 ICCV-2021 竞赛效价-唤醒度估计赛道的方法。竞赛组织方提供 in-the-wild 的 Aff-Wild2 数据集供参与者分析真实场景中的情感行为。我们使用双流模型分别从外观与动作学习情感特征。为解决数据不平衡问题，我们应用标签分布平滑（LDS）对标签重加权。我们所提方法在 Aff-wild2 数据集验证集上效价与唤醒度的 Concordance Correlation Coefficient（CCC）分别达到 0.591 与 0.617。
引用
@article{arxiv.2107.03891,
title = {Technical Report for Valence-Arousal Estimation in ABAW2 Challenge},
author = {Hong-Xia Xie and I-Hsuan Li and Ling Lo and Hong-Han Shuai and Wen-Huang Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.03891},
year = {2021}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2105.01502