GPT-4V with Emotion: A Zero-shot Benchmark for Generalized Emotion Recognition

Core Concepts

GPT-4V demonstrates strong visual understanding capabilities in Generalized Emotion Recognition tasks, but struggles with specialized knowledge like micro-expressions.

Abstract

This article evaluates GPT-4V's performance in emotion recognition tasks across various datasets. It discusses the model's ability to integrate multimodal clues and exploit temporal information. The study highlights the limitations of GPT-4V in recognizing micro-expressions and provides insights into potential future research directions.

Structure:

1. Introduction:
   • Discusses the importance of emotion recognition and introduces Generalized Emotion Recognition (GER) tasks.
2. Related Works:
   • Explores different tasks within GER and their distinctions.
3. Task Description:
   • Details each task and dataset used for evaluation.
4. GPT-4V Calling Strategy:
   • Describes the strategy designed for handling requests in GER tasks.
5. Results and Discussion:
   • Presents main results, including comparisons with baselines and supervised systems.
6. Temporal Modeling Ability:
   • Evaluates GPT-4V's performance based on sampling frames in dynamic facial emotion recognition.
7. Multimodal Fusion Ability:
   • Examines GPT-4V's ability to integrate multimodal information in emotion recognition tasks.
8. System Stability:
   • Analyzes the stability of GPT-4V predictions through multiple runs.
9. Class-wise Performance Analysis:
   • Visualizes confusion matrices to analyze class-wise prediction consistency.
10. Robustness to Template Change:
    • Explores how changes in prompt templates affect GPT-4V's performance.
11. Robustness to Color Space:
    • Evaluates GPT-4V's robustness to color space changes using grayscale images.
12. Security Check:
    • Discusses instances where security checks impact model predictions.
13. Case Study:
    • Provides examples of incorrect predictions made by GPT-4V in different tasks.

Stats

この論文は、GPT-4Vの評価結果に基づいて、様々なデータセットで感情認識タスクのパフォーマンスを評価しています。

Quotes

"Through experimental analysis, we observe that GPT-4V exhibits strong visual understanding capabilities in GER tasks."
"GPT-4V is primarily designed for general domains and cannot recognize micro-expressions that require specialized knowledge."

Key Insights Distilled From

GPT-4V with Emotion

by Zheng Lian,L... at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.04293.pdf

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