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Traducción de características personalizadas para el reconocimiento de expresiones: un método eficiente de adaptación de dominios sin fuente
Created by
Haebom
Autor
Masoumeh Sharafi, Soufiane Belharbi, Houssem Ben Salem, Ali Etemad, Alessandro Lameiras Koerich, Marco Pedersoli, Simon Bacon, Eric Granger
Describir
Este artículo propone la Transformación Personalizada de Características (PFT), un novedoso método de adaptación de dominio sin fuente (SFDA) que mejora el rendimiento de los modelos de reconocimiento de expresiones faciales (FER) utilizando únicamente datos objetivo sin etiquetar que contienen únicamente expresiones neutras, sin datos fuente. Mientras que los métodos SFDA existentes requieren datos de diversas clases, la PFT realiza la transformación de características utilizando únicamente datos de expresiones neutras. Utiliza un transformador ligero que opera en el espacio latente para evitar la complejidad y el ruido de la generación de imágenes y preserva la información de las expresiones al optimizar la combinación de los objetivos de consistencia de expresiones y reconocimiento de estilos. En consecuencia, reduce los costos computacionales y permite una adaptación eficiente del modelo.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Demostramos que el rendimiento del modelo FER se puede mejorar utilizando únicamente datos de expresión neutral sin datos fuente.
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Es computacionalmente más eficiente que los métodos SFDA basados en transformación de imágenes existentes y contribuye a resolver problemas de privacidad de datos y espacio de almacenamiento.
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Reducir la complejidad y el ruido de la generación de imágenes a través de transformaciones en el espacio latente.
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Limitations:
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Debido a que solo se utilizan datos de expresión neutrales, puede haber limitaciones en la mejora del rendimiento en comparación con los métodos que utilizan datos de expresión diversos.
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Se necesitan más investigaciones para determinar hasta qué punto el rendimiento del método propuesto puede generalizarse a diversos datos del dominio objetivo.
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Se requiere evaluación y validación del desempeño adicional en aplicaciones del mundo real.
