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Multi-Velocity Neural Networks for Facial Expression Recognition in Videos

机译：用于视频中面部表情识别的多速神经网络

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We present a new action recognition deep neural network which adaptively learns the best action velocities in addition to the classification. While deep neural networks have reached maturity for image understanding tasks, we are still exploring network topologies and features to handle the richer environment of video clips. Here, we tackle the problem of multiple velocities in action recognition, and provide state-of-the-art results for facial expression recognition, on known and new collected datasets. We further provide the training steps for our semi-supervised network, suited to learn from huge unlabeled datasets with only a fraction of labeled examples.
机译：我们提出了一种新的动作识别深度神经网络，除了分类之外，还可以自适应地学习最佳动作速度。虽然深度神经网络已达到成熟的图像理解任务，但我们仍在探索网络拓扑和功能来处理视频剪辑的更丰富的环境。在这里，我们解决了动作识别中多个速度的问题，并为面部表情识别提供了最先进的结果，以了解已知的和新的收集的数据集。我们进一步为我们的半监督网络提供了培训步骤，适合于从庞大的未标记数据集中学习，只有一小部分标记的示例。

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