面向ABAW4多任务挑战的双方面信息融合模型
计算机视觉与模式识别
2022-07-26 v1 人工智能
摘要
本文提出第4届野外情感行为分析（ABAW）竞赛多任务学习（MTL）挑战赛的解决方案。ABAW的任务是根据视频预测帧级情绪描述符：离散情绪状态；效价与唤醒度；以及动作单元。尽管研究者已提出多种方法并在ABAW中取得可喜结果，当前该任务的工作很少考虑不同情绪描述符之间的交互。为此，我们提出一种新颖的端到端架构以实现不同类型信息的充分融合。实验结果证明了我们所提方案的有效性。
引用
@article{arxiv.2207.11389,
title = {Two-Aspect Information Fusion Model For ABAW4 Multi-task Challenge},
author = {Haiyang Sun and Zheng Lian and Bin Liu and Jianhua Tao and Licai Sun and Cong Cai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.11389},
year = {2022}
}