
Durch den Einsatz eines Ensemble-Lernverfahrens, das mehrere Modelle wie konvolutionelle Netzwerke, Vision Transformer und Multi-Skalen-Aufmerksamkeitsnetzwerke kombiniert, kann die Genauigkeit der Erkennung von zusammengesetzten Gesichtsausdrücken erhöht werden.


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Erkennung von zusammengesetzten Ausdrücken durch Multi-Modell-Ensemble


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Ein Zero-Shot-Ansatz zur Erkennung von zusammengesetzten Gesichtsausdrücken durch die Verwendung eines vortrainierten visuellen Sprachmodells in Kombination mit traditionellen CNN-Netzwerken.


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Erkennung von zusammengesetzten Ausdrücken mit einem visuellen Sprachmodell bei der 6. ABAW-Herausforderung
