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Daily Arxiv

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UniEmoX: Cross-modal Semantic-Guided Large-Scale Pretraining for Universal Scene Emotion Perception

Created by
  • Haebom

作者

Chuang Chen, Xiao Sun, Zhi Liu

概要

本論文は、視覚的感情分析の一般化問題を解決するために、心理学的理論に基づいた新しい大規模事前学習フレームワークUniEmoXを提案します。 UniEmoXはシーン中心と人物中心の低レベル画像空間構造情報を統合し、より微妙で差別的な感情表現を導き出し、CLIPモデルから豊富な意味情報を抽出して感情埋め込み表現を向上させます.また、さまざまなスタイル(漫画、自然、写実的、ファンタジー、広告)のイメージを含む新しい感情データセットEmo8も紹介します。複数のベンチマークデータセットでの実験結果は、UniEmoXの効果を実証しています。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
心理学理論を利用した新しい視覚感情分析フレームワークの提示
大規模な事前学習による様々なシナリオにおける一般化性能の向上
新しい感情データセットEmo8を公開
シーンと人物中心の情報統合によるより洗練された感情表現学習
CLIPモデル活用による意味情報活用と感情埋め込みの向上
Limitations:
Emo8データセットの規模と多様性の追加レビューが必要
UniEmoXの性能が他の最先端モデルと比較してどれほど優れているかについてのより詳細な分析が必要
特定の感情に対する偏りの存在の可能性とそれに対する解決策の提示が必要
実際の応用分野における性能評価と適用性に関するさらなる研究が必要
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