EfficientNetB2を用いた手法によるFER-2013データセットでの顔の表情認識

要約

本研究は、低画質でノイズの多いFER-2013データセットにおいて、EfficientNetB2を用いた軽量な表情認識手法を提案します。AdamW、ラベルスムージング、重み付けなどの最適化戦略と2段階学習により、VGG16の約1/10のパラメータ数でテスト精度68.78%を達成しました。

全文は有料プランで閲覧できます。