Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Cross-Domain Facial Expression Recognition

Facial Expression Recognition › Cross-Domain Facial Expression Recognition 2 평가 기록 2 datasets

Cross-domain Facial Expression Recognition (CD-FER) aims to transfer the ability of recognizing facial expression from the source domain to the target domain, when only the training images of the target domain is available (i.e., the annotation of traget domain is missing).

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벤치마크

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

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode

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

2개

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

논문

Cross-Domain Facial Expression Recognition: A Unified Evaluation Benchmark and Adversarial Graph Learning

2008.00923 2020-08-03 이 페이지의 평가 2건

Mean Accuracy: 66.13

라이브러리

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github.com/HCPLab-SYSU/CD-FER-Benchmark 1 논문