· 2016
Yüz İfade Tanıma İçin Kalabalık Kaynaklı Etiket Dağılımı ile Derin Ağların Eğitilmesi
Training deep networks for facial expression recognition with crowd-sourced label distribution
- 877atıf
- 2016yıl
Kısa özet
Bu çalışma, kalabalık kaynaklı gürültülü yüz ifadesi etiketleri üzerinde, etiket dağılımından yararlanarak derin ağları eğiten yeni bir yöntem sunarak, geleneksel çoğunluk oylamasını geride bırakmaktadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Yüz ifadesi tanıma için gürültülü, kalabalık kaynaklı etiketler üzerinde DCNN'leri eğitmek için bir yöntem geliştirildi.
- Etiket kullanımı için çoğunluk oylaması, çoklu etiket öğrenimi, olasılıksal etiket çizimi ve çapraz entropi kaybı karşılaştırıldı.
- Etiket dağılımından yararlanan olasılıksal etiket çizimi ve çapraz entropi kaybı, çoğunluk oylamasından daha iyi performans gösterdi.
- Görüntü başına birden fazla etiket içeren geliştirilmiş bir FER+ veri seti tanıtıldı ve yayınlanacak.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Crowd sourcing has become a widely adopted scheme to collect ground truth labels. However, it is a well-known problem that these labels can be very noisy. In this paper, we demonstrate how to learn a deep convolutional neural network (DCNN) from noisy labels, using facial expression recognition as an example. More specifically, we have 10 taggers to label each input image, and compare four different approaches to utilizing the multiple labels: majority voting, multi-label learning, probabilistic label drawing, and cross-entropy loss. We show that the traditional majority voting scheme does not perform as well as the last two approaches that fully leverage the label distribution. An enhanced FER+ data set with multiple labels for each face image will also be shared with the research community.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır., 2016 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Sinyal İşleme
Signal ProcessingComputer Science