Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Facial Expression Recognition

12 평가 기록 10 datasets

개요는 각 항목의 일부입니다. 위 탭에서 전체 기록을 페이지별로 탐색할 수 있습니다.

벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode

FER2013

VGG

Accuracy: 72.7

논문 코드

Aff-Wild2

ARBEx

Accuracy: 72.48

논문 코드

AffectNet

Up-Sampling

Accuracy (7 emotion): -

논문 코드

CMU-MOSEI

ConCluGen

Weighted Accuracy: 66.48

논문 코드

FER+

ARBEx

Accuracy: 93.09

논문 코드

MAFW

EmoCLIP

WAR: 33.49UAR: 25.86

논문 코드

MELD

ConCluGen

Weighted Accuracy: 60.03

논문 코드

RAF-DB

ARBEx

Overall Accuracy: 92.47

논문 코드

Source: AFE, Target: CK+, JAFFE, SFEW2.0, FER2013, ExpW

AGRA

Mean Accuracy: 61.84

논문 코드

Source: RAF-DB, Target: CK+, JAFFE, SFEW2.0, FER2013, ExpW

AGRA

Mean Accuracy: 66.13

논문 코드

데이터셋

10개

FER2013 Aff-Wild2 AffectNet CMU-MOSEI FER+MAFW MELD RAF-DB Source: AFE, Target: CK+, JAFFE, SFEW2.0, FER2013, ExpW Source: RAF-DB, Target: CK+, JAFFE, SFEW2.0, FER2013, ExpW

논문

ARBEx: Attentive Feature Extraction with Reliability Balancing for Robust Facial Expression Learning

2305.01486 2023-05-02 이 페이지의 평가 3건

Overall Accuracy: 92.47