CVPR2020: Suppressing Uncertainties for Large-Scale Facial Expression Recognition 阅读随笔

0. Abstract

大规模表情识别(large-scale Facial Expression Recognition, FER)的主要挑战在于不确定性(uncertainties)，这些不确定性来源于模棱两可的面部表情(ambiguous facial expressions),低质量的脸部图像(low-quality facial images)和标注者的主观性(the subjectiveness of annotators).
为了解决这个问题，本文提出一个Self-Cure Network(SCN),抑制不确定性，避免模型在不确定的脸部图像上过拟合。
主要通过两种方法：1)在每个batch上的自注意力机制(self-attention mechanism),对每个训练样本加权,进行等级正则化(ranking regularization). 2)通过仔细的重新标注机制(a careful relabeling mechanism)修正最低等级组(in the lowest-ranked group)的样本.
在RAF-DB上达到88.14%准确率，在AffectNet上达到60.23%准确率，在FERPlus上达到89.35%准确率.
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1. Introducation

作者的主要做法为：

• Step1: Backbone CNN提取特征
• Step2: Self-attention importance weighting module学习每张图像的重要性来对loss进行加权. 不确定的面部表情图像权重较小，反之较大.
• Step3: Ranking regularization module 以降序排列这些权重，分成两组(高重要性和低重要性)，通过两组平均权重的margin来正则化，使用Rank Regularization loss(RR-Loss).
• Step4: Careful relabeling module对bottom group的样本进行重新label， 方法是若最大预测概率比给定label的概率高出超过阈值，则修改其label.
• Step5: 作者认为只有在incorrect/noisy标注的数据集上才能展示出算法的优越性，因此自己爬取了WebEmotion数据集.(译者按：这一点，听起来，。。。。。)

2. Self-Cure Network

2.1 Overview

2.2 Self-Attention Importance Weighting

实际上就是采用一个含有FC层和sigmoid激活函数的网络来对每个图像预测权重.
权重直接乘以loss的话极端情况会导致有些图像的loss为0，因此作者采用Logit-Weighted Cross-Entropy Loss(WCE-loss), N为Batch_size:

2.3 Rank Regularization

对以上预测权重降序排序，再按照一定比率分成两组,定义一个rank regularization loss(RR-Loss)来使得两组均值相差更大.

其中 δ \delta δ为超参.
对WCE-loss和RR-loss加权，得到最终结果.

3.4 Relabeling

以上已经划分为两组，对低权重组中的图像(或部分最低的图像)进行relabel, 如果预测的概率比原label的概率高出一定的值，便修改原label.如下式:

4.Implementation

• MTCNN检测人脸并校准，尺寸224x224
• Pytorch编程
• BackBone ResNet18,在MS-Celeb-1M数据集上预训练
• 8x Nvidia Titan 2080ti GPU
• Batch size = 1024
• high权重:low权重 = 7:3
• 两种Loss比 1:1