Relative Uncertainty Learning for Facial Expression Recognition

最新推荐文章于 2025-04-07 23:23:58 发布
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本文介绍了一篇发表于2021年NeurIPS会议的学术论文,该论文由北邮的研究团队完成,详细内容可访问原始链接获取。
最低0.47元/天 解锁文章
2021-NeurlPS-RUl论文对应源码的复现过程记录
信小海
10-29 1124
记录NeurIPS2022的RUL论文对应源码的跑通过程。
《Cross-Modal Dynamic Transfer Learning for Multimodal Emotion Recognition》
buyaotutou的博客
07-25 2082
例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用文章链接Multimodal Emotion Recognition is an important research area for developing human-centric applications, especially in the context of video platforms. Most existing models have attempted to develop sophisticated fusion tech
Uncertainty_deep_learning
04-02
深度学习中不确定性量化的各种方法的实现，包括以下方法 MC辍学 使用变分推理的贝叶斯神经网络 深度合奏学习 要做：使图执行兼容
uncertainty in deep learning
09-13
深度贝叶斯学习: In this work we develop tools to obtain practical uncertainty estimates in deep learning, casting recent deep learning tools as Bayesian models without changing either the models or the optimisation. In the first part of this thesis we develop the theory for such tools, providing applications and illustrative examples. We tie approximate inference in Bayesian models to dropout and other stochastic regularisation techniques, and assess the approximations empirically. We give example applications arising from this connection between modern deep learning and Bayesian modelling such as active learning of image data and data-efficient deep reinforcement learning. We further demonstrate the tools’ practicality through a survey of recent applications making use of the suggested techniques in language applications, medical diagnostics, bioinformatics, image processing, and autonomous driving. In the second part of the thesis we explore the insights stemming from the link between Bayesian modelling and deep learning, and its theoretical implications. We discuss what determines model uncertainty properties, analyse the approximate inference analytically in the linear case, and theoretically examine various priors such as spike and slab priors.
【CVPR 2023】Rethinking the Learning Paradigm for Dynamic Facial Expression Recognition——CCF A 视觉权威会议
ECNU乐扣老师——区块链、可计算情感
05-30 1103
动态面部表情识别（DFER）是一个快速发展的领域，主要是识别视频格式的面部表情。以前的研究将非目标帧视为噪声帧，但我们提出应将其视为一个弱监督问题。我们还发现DFER中短期和长期时间关系的不平衡。因此，我们引入了多三维动态面部表情学习（M3DFEL）框架，它利用多实例学习（MIL）来处理不确切的标签。
基于不确定性的学习（Uncertainty-based Learning）
weixin_44012667的博客
04-07 1844
基于不确定性的学习（Uncertainty-based Learning）是一种利用模型预测中的不确定性信息来优化学习过程的方法。：由模型对知识的缺乏引起，例如训练数据不足或模型结构不合适。：在参数更新时，根据模型的不确定性调整学习率或梯度步长。：某些模型（如概率回归模型）直接输出预测值的均值和方差，后者作为不确定性指标。：在医疗或自动驾驶中，当模型不确定性超过阈值时，触发人工干预或保守策略。：训练多个模型，通过输出的分歧度（如方差）衡量不确定性。：最可能两个类别概率的差值，差值越小，不确定性越高。
ICRA2020论文整理（SLAM + Deep Learning）
Spacegene的博客
07-20 1万+
参考:https://github.com/PaoPaoRobot/ICRA2020-paper-list Table of Contents: 1. SLAM 2. Deep Learning in Robotics and Automation 3.Localization 4. Sensor Fusion 5. Calibration and Identification 6. Semantic Scene Understanding 7. Reinforcement Learn...
CVPR 2021最全论文开放下载！附pdf下载链接！
中科院AI算法工程师的博客
06-18 1万+
CVPR 2021最全论文开放，附所有pdf下载链接！
Evaluation Methods for Unsupervised Learning: Assessing the Performance of Clustering Algorithms
Clustering analysis is an important unsupervised learning method in the fields of data mining and machine learning. It aims to group the samples in a dataset into multiple categories based on their ...
2020cvpr最佳人脸识别-Suppressing Uncertainties for Large-Scale Facial Expression Recognition
weixin_45798949的博客
10-11 3221
原文链接 代码即将开源 Abstact 由于表情模糊、低质量的人脸图像以及注释者的主观性等因素的影响，对一个定性的大规模人脸表情数据集进行注释是非常困难的。这些不确定性导致了深度学习时代大规模人脸表情识别的一个关键挑战。为了解决这一问题，本文提出了一种简单而有效的自修复网络（SCN），它可以有效地抑制不确定性，防止deep网络过度拟合不确定的人脸图像。具体而言，SCN从两个不同的方面抑制了不确定性：1）基于小批量的自我注意机制，对每个训练样本进行排序正则化加权；2）通过仔细的重标记机制，在排名最低的组中修改
Data Uncertainty Learning in Face Recognition
weixin_37958272的博客
07-07 3765
Data Uncertainty Learning in Face Recognition 建模数据的不确定性对含噪音图像非常重要，但对于人脸识别的研究却很少。先驱者的工作【35】通过将每个人脸图像嵌入建模为高斯分布来考虑不确定性。这是相当的有效。但是，它使用现有模型的固定特征（高斯均值）。它只估计方差，并依赖于一个特别和昂贵的度量。因此，它不易使用。目前尚不清楚不确定性如何影响特征学习。 本文将数据不确定性学习应用到人脸识别中，首次将特征（均值）和不确定性（方差）同时学习。提出了两种学习方法。它们易于使用
Data Uncertainty Learning in Face Recognition 论文阅读
weixin_44609958的博客
12-05 1365
数据不确定性的建模对于噪声图像非常重要，但在人脸识别中很少被探讨。开创性工作[35]通过将每个人脸图像的嵌入表示为高斯分布来考虑不确定性，并且效果相当显著。然而，该方法使用来自现有模型的固定特征（高斯的均值），仅估计方差，并依赖于一种临时的且成本较高的度量方式。因此，它并不容易使用，而且不清楚不确定性如何影响特征学习。本工作首次将数据不确定性学习应用于人脸识别，旨在同时学习特征（均值）和不确定性（方差）。我们提出了两种学习方法，既易于使用，又在具有挑战性的无约束场景中超越了现有的确定性方法和[35]。
Uncertainty-driven Imagination for Continuous Deep Reinforcement Learning
KunBB的博客
09-30 845
文献目录 文章目录1. Introduction3. Background 1. Introduction 存在问题： 当深度强化学习应用于机器人时，环境与agent之间的交互和重置是昂贵的、繁琐的，甚至会导致物理损坏。 尽管可以通过大规模并行化来缓解这一问题，但是提高用于深度强化学习的数据效率是值得的，并且有利于并行和顺序设置来实现日益复杂的任务。 在与系统交互最少的情况下，实现更好的数据...
探索深度学习的不确定性：uncertainty-deep-learning 项目推荐
gitblog_00013的博客
06-21 859
探索深度学习的不确定性：uncertainty-deep-learning 项目推荐 1、项目介绍 在机器学习领域，尤其是在深度学习中，预测的准确性至关重要，而理解模型的不确定性则是提升这一准确性的关键步骤。uncertainty-deep-learning 是一个专注于不确定性和模型校准的开源项目，它提供了简单易用的基础方法，帮助开发者估算模型的不确定性并进行有效校准。 2、项目技术分析 该项目...
论文阅读：Rethinking the Learning Paradigm for Dynamic Facial Expression Recognition【CVPR2023】
小刘的博客
10-22 1083
​ MIL流水线通常包括四个步骤：实例生成、实例特征提取、实例聚合和分类。​ 在DFER的情况下，所提出的M3DFEL框架遵循该步骤：利用3DCNN从生成的3D-instances中提取特征并学习短期时间关系。DLIAM是用来模拟长期的时间关系，同时动态融合的实例到一个包。为了保持包级和实例级的时间一致性，引入了DMZ（动态归一化）。
DUL模型详解——代码+原理——Data Uncertainty Learning
weixin_39586997的博客
09-28 1517
一、背景 二、原理 三、模型结构 四、核心代码 五、效果和优缺点 参考： 【1】旷视研究院提出数据不确定性算法 DUL，优化人脸识别性能 - 知乎 【2】【ICCV2019】probabilistic face embeddings 概率人脸嵌入_木盏-优快云博客 【3】http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Shi_Probabilistic_Face_Embeddings_ICCV_2019_p
论文笔记：AU-Expression Knowledge Constrained Representation Learning for Facial Expression Recognition
msy1412的博客
04-15 1006
AU-Expression Knowledge Constrained Representation Learning for Facial Expression Recognition 本论文主要解决in-the-wild的表情识别不准确问题，在一般的网络结构上加入该种表情相关的AU区域特征，在最后分类层前concat整体特征与AU特征，再进行分类。 主要创新点： 1.利用表情与AU的先验关系，为只有标注表情而没有标注AU的图片生成AU的虚标签，从而能够提取该表情相应的AU特征。 2.利用不同AU之间的
深度学习的不确定性（Uncertainty/confidence score）与校准(Calibration)
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xys430381_1的专栏
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模型校准 Calibration: 一个工业价值极大，学术界却鲜有研究的问题！（原论文：On Calibration of Modern Neural Networks，论文中有一些基本的校准方法，包括温度缩放Temperature Scaling） 在大多情况下，我们只关心类别的预测 有多准，根本不 care 置信度是怎样的。然而，在一些实际应用场景下，置信度的度量也同样重要。 例如 对于自动驾驶中的目标识别任务，车辆的前方出现了一个人，神经网络会将其识别成塑料袋，此时输出的置信度为50%（低于阈值）
Machine Learning Uncertainty Estimation
最新发布
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gbrt = GradientBoostingClassifier(learning_rate=0.01, random_state=0).fit(x_train, y_train) print(gbrt.decision_function(x_test).shape) print(gbrt.decision_function(x_test)[:6, :]) print(gbrt.predict...
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