이 논문은 레이블이 부족한 상황에서 얼굴 표정 인식(FER) 문제를 다룹니다. 기존 반감독 FER 방법은 가짜 레이블의 품질 또는 양을 향상시키는 데 초점을 맞추었지만, 표정 관련 표현의 향상을 간과했습니다.
LEAF는 이 문제를 해결하기 위해 표정 관련 표현과 가짜 레이블을 동시에 향상시키는 통합 프레임워크를 제안합니다. 구체적으로:
이를 통해 LEAF는 레이블이 부족한 상황에서도 표정 관련 표현을 효과적으로 학습하고 정확한 가짜 레이블을 생성할 수 있습니다. 실험 결과, LEAF는 다양한 벤치마크 데이터셋에서 최신 방법들을 일관되게 능가하는 성능을 보였습니다.
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by Fan Zhang,Zh... lúc arxiv.org 04-24-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.15041.pdfYêu cầu sâu hơn