Affwild2数据集上效价-唤醒度估计的技术报告
计算机视觉与模式识别
2021-05-14 v2
摘要
在本工作中，我们描述了应对来自ABAW FG-2020竞赛的效价-唤醒度估计挑战的方法。竞赛组织者提供了一个野外（in-the-wild）Aff-Wild2数据集，供参与者分析真实环境中的情感行为。我们使用MIMAMO Net模型获取微动作与宏动作信息以改进视频情感识别，并在重选验证集上针对效价与唤醒度取得了0.415与0.511的一致性相关系数（CCC）。
引用
@article{arxiv.2105.01502,
title = {Technical Report for Valence-Arousal Estimation on Affwild2 Dataset},
author = {I-Hsuan Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.01502},
year = {2021}
}