Ada-DF: 一种适应性标签分布融合网络用于面部表情识别

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过标签分布学习范例和双分支的自适应分布融合框架，以应对日常生活中面部表情识别（FER）任务中数据集中的注释模糊性，并通过辅助分支获得样本的标签分布，计算每种情绪的类别分布，然后根据注意权重自适应地融合这两个分布来训练目标分支，在 RAF-DB、AffectNet 和 SFEW 三个真实世界数据集上进行的大量实验证明了我们的 Ada-DF 相对于最先进的工作的优势。

本研究介绍了一种专为嵌入式显示相机中的人脸表情识别而设计的新型扩散框架LRDif。通过应用深度模型和变形器的能力，LRDif有效地识别UDC图像中的情绪标签，并在FER数据集上展示了最先进的性能。该工作解决了UDC挑战的差距，并设定了新的基准。

LRDif UDC挑战 人脸表情识别 嵌入式显示相机 深度模型
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