Core Concepts
人間の感情と行動を理解するためのABAWコンペティションの重要性と目的を強調する。
Abstract
第6回ABAWコンペティションは、人間の感情と行動を理解し、ヒューマンセントリックな技術の開発に不可欠な現代の課題に焦点を当てています。このコンペティションは、Valence-Arousal Estimation、Expression Recognition、Action Unit Detection、Compound Expression Recognition、Emotional Mimicry Intensity Estimationなど5つのサブチャレンジから成り立っており、Aff-Wild2やC-EXPR-DBなどのデータベースが使用されています。各チャレンジには特定の評価基準が設定されており、参加チームはそれぞれのタスクに取り組んでいます。
Stats
Aff-Wild2データベースは合計594本のビデオで構成されており、584人の被験者から2993081フレーム分の注釈が提供されている。
Expression Recognition Challengeでは548本のビデオが使用されており、437人から2624160フレーム分の注釈が提供されている。
Action Unit Detection Challengeでは542本のビデオが使用されており、438人から2627632フレーム分の注釈が提供されている。
Compound Expression Recognition Challengeでは56本のビデオが使用されており、合計200Kフレーム分に12種類の複合表現が注釈付けされている。
Emotional Mimicry Intensity Estimation ChallengeではHume-Vidmimic2データセットが使用されており、15000以上のビデオで25時間以上にわたる映像が含まれている。
Quotes
"By understanding human emotions and behaviors, machines can better engage with users irrespective of contextual factors like age, gender, or social background."
"Teams are allowed to use any -publicly or not- available pre-trained model for the challenges."
"The baseline systems are built solely on existing open-source machine learning toolkits to maintain result reproducibility."