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Emotion Understanding in Videos Through Body, Context, and Visual-Semantic Embedding Loss

机译:通过身体,背景和视觉语义嵌入损失在视频中的情感理解

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摘要

We present our winning submission to the First International Workshop on Bodily Expressed Emotion Understanding (BEEU) challenge. Based on recent literature on the effect of context/environment on emotion, as well as visual representations with semantic meaning using word embeddings, we extend the framework of Temporal Segment Network to accommodate these. Our method is verified on the validation set of the Body Language Dataset (BoLD) and achieves 0.26235 Emotion Recognition Score on the test set, surpassing the previous best result of 0.2530.
机译:我们向第一届国际讲习班展示了我们的胜利提交的身体表达情感理解(BEEU)挑战。 基于最近的文献对情绪上下文/环境对情感的影响,以及使用Word Embeddings与语义含义的视觉表示,我们扩展了颞段网络的框架来容纳这些。 我们的方法在验证的验证集(粗体)上验证(粗体),并在测试集上实现了0.26235的情感识别得分,超越了0.2530的以前的最佳结果。

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