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核心概念
제안된 LANMSFF 모델은 경량 완전 합성곱 신경망 구조와 두 가지 새로운 모듈인 MassAtt와 PWFS를 통해 계산 복잡성을 낮추고 다양한 각도의 얼굴 표정 인식 성능을 향상시킨다.
摘要
이 논문은 얼굴 표정 인식(FER) 문제를 해결하기 위해 경량 주의 집중 기반 딥 네트워크 LANMSFF를 제안한다.
- 경량 완전 합성곱 신경망 구조를 설계하여 계산 복잡성을 낮추었다.
- MassAtt 모듈을 통해 채널 및 공간 주의 집중 맵을 동시에 생성하여 중요한 특징을 강조하고 관련 없는 특징을 억제한다.
- PWFS 모듈을 통해 약한 다중 스케일 특징을 제거하여 효율성을 높였다.
- KDEF, FER-2013, FERPlus 데이터셋에서 실험한 결과, 제안 모델은 적은 수의 매개변수로도 기존 최신 기법들과 비슷한 성능을 달성하며 다양한 각도의 얼굴 표정 인식에 강건한 것으로 나타났다.
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A Lightweight Attention-based Deep Network via Multi-Scale Feature Fusion for Multi-View Facial Expression Recognition
统计
제안 모델은 KDEF 데이터셋에서 전체 정확도 90.77%를 달성했다.
FER-2013 데이터셋에서 전체 정확도 70.44%를 달성했다.
FERPlus 데이터셋에서 전체 정확도 86.96%를 달성했다.
引用
"제안된 LANMSFF 모델은 경량 완전 합성곱 신경망 구조와 두 가지 새로운 모듈인 MassAtt와 PWFS를 통해 계산 복잡성을 낮추고 다양한 각도의 얼굴 표정 인식 성능을 향상시킨다."
"MassAtt 모듈을 통해 채널 및 공간 주의 집중 맵을 동시에 생성하여 중요한 특징을 강조하고 관련 없는 특징을 억제한다."
"PWFS 모듈을 통해 약한 다중 스케일 특징을 제거하여 효율성을 높였다."
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