Основные понятия
本論文は、サブジェクトの位置特定と感情分類を同時に行う単一段階の感情認識フレームワークを提案する。分離されたサブジェクト-コンテキストトランスフォーマーを用いて、サブジェクトと文脈の細かな相互作用を捉える。
Аннотация
本論文は、感情認識のための新しい単一段階フレームワークを提案している。従来の二段階アプローチ(サブジェクト検出→感情分類)は、訓練段階の分離と細かな主体-文脈の相互作用の限界に悩まされていた。
提案手法では以下の特徴がある:
- 単一段階のフレームワークで、サブジェクトの位置特定と感情分類を同時に行う
- 分離されたサブジェクト-コンテキストトランスフォーマーを導入し、サブジェクトと文脈の細かな相互作用を捉える
- 空間的および意味的な関係性を活用し、短距離および長距離のサブジェクト-文脈相互作用を補完的に捉える
実験では、CAER-S および EMOTIC データセットで提案手法が従来手法を大幅に上回る性能を示した。特に、パラメータ数が少ない中で高精度を達成している。可視化結果からも、提案手法が主体と文脈の微妙な手がかりを効果的に捉えられることが分かる。
Статистика
提案手法は、CAER-S データセットで91.81%の精度を達成し、従来手法を3.39%上回った。
提案手法は、EMOTIC データセットで37.81%のmAPを達成し、従来手法を6.46%上回った。
Цитаты
"本論文は、サブジェクトの位置特定と感情分類を同時に行う単一段階の感情認識フレームワークを提案する。"
"分離されたサブジェクト-コンテキストトランスフォーマーを導入し、サブジェクトと文脈の細かな相互作用を捉える。"
"空間的および意味的な関係性を活用し、短距離および長距離のサブジェクト-文脈相互作用を補完的に捉える。"