Lightweight Models for Emotional Analysis in Video

📄 arXiv: 2503.10530v2 📥 PDF

作者: Quoc-Tien Nguyen, Hong-Hai Nguyen, Van-Thong Huynh

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-03-13 (更新: 2025-03-25)

备注: https://github.com/PRVSL/abaw-8th

💡 一句话要点

提出基于MobileNetV4和多尺度3D MLP-Mixer的情感分析轻量级模型

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 情感分析 视频理解 轻量级模型 MobileNetV4 MLP-Mixer

📋 核心要点

  1. 现有情感分析模型计算量大，难以在移动和嵌入式设备上实时部署。
  2. 利用MobileNetV4提取高效分层特征，并设计多尺度3D MLP-Mixer模块捕获时间依赖。
  3. 在ABAW竞赛中验证了方法的有效性，实现了计算效率和预测精度的平衡。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种高效的时空特征提取方法，该方法使用MobileNetV4和一个基于多尺度3D MLP-Mixer的时间聚合模块。MobileNetV4凭借其通用倒置瓶颈（UIB）块，作为骨干网络从输入图像序列中提取分层特征表示，确保计算效率和丰富的语义编码。为了捕获时间依赖性，我们引入了一个三级MLP-Mixer模块，该模块以多个分辨率处理空间特征，同时保持结构完整性。在ABAW第八届竞赛上的实验结果证明了我们方法的有效性，在情感行为分析中显示出良好的性能。通过将高效的视觉骨干网络与结构化的时间建模机制相结合，所提出的框架实现了计算效率和预测准确性之间的平衡，使其非常适合移动和嵌入式计算环境中的实时应用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视频情感分析中模型计算量大，难以在资源受限设备上实时部署的问题。现有方法通常采用复杂的深度学习模型，参数量大，计算复杂度高，不适合移动端或嵌入式设备的应用。

核心思路：论文的核心思路是设计一个轻量级的时空特征提取框架，在保证情感分析精度的前提下，显著降低模型的计算复杂度。通过使用高效的视觉骨干网络和结构化的时间建模机制，实现计算效率和预测准确性之间的平衡。

技术框架：整体框架包含两个主要模块：1) 基于MobileNetV4的视觉特征提取模块，用于从视频帧中提取空间特征；2) 基于多尺度3D MLP-Mixer的时间聚合模块，用于捕获视频序列中的时间依赖关系。MobileNetV4负责提取每一帧的特征，然后将这些特征输入到多尺度3D MLP-Mixer模块中进行时间建模，最后输出情感分析结果。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将MobileNetV4和多尺度3D MLP-Mixer相结合，构建了一个轻量级的时空特征提取框架。MobileNetV4以其高效的架构著称，而多尺度3D MLP-Mixer则能够在多个分辨率上捕获时间依赖关系，从而提高了模型的表达能力。与传统的3D卷积神经网络相比，MLP-Mixer具有更低的计算复杂度。

关键设计：MobileNetV4作为视觉骨干网络，使用Universal Inverted Bottleneck (UIB) 块来提取分层特征表示。多尺度3D MLP-Mixer模块包含三个层级，每个层级处理不同分辨率的空间特征。具体来说，输入特征首先被划分为多个patch，然后通过MLP层进行特征混合。该模块的关键参数包括patch的大小、MLP层的数量和隐藏单元的数量。损失函数未知。

📊 实验亮点

论文在ABAW第八届竞赛上进行了实验验证，结果表明该方法在情感行为分析中表现出良好的性能。虽然具体的性能数据和提升幅度未知，但实验结果证明了该方法在计算效率和预测精度之间取得了较好的平衡，验证了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于移动设备上的实时情感识别、智能监控系统、人机交互、以及辅助驾驶等领域。轻量级模型的设计使得情感分析能够在资源受限的环境中部署，为这些应用场景提供了更高效和实用的解决方案，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

In this study, we present an approach for efficient spatiotemporal feature extraction using MobileNetV4 and a multi-scale 3D MLP-Mixer-based temporal aggregation module. MobileNetV4, with its Universal Inverted Bottleneck (UIB) blocks, serves as the backbone for extracting hierarchical feature representations from input image sequences, ensuring both computational efficiency and rich semantic encoding. To capture temporal dependencies, we introduce a three-level MLP-Mixer module, which processes spatial features at multiple resolutions while maintaining structural integrity. Experimental results on the ABAW 8th competition demonstrate the effectiveness of our approach, showing promising performance in affective behavior analysis. By integrating an efficient vision backbone with a structured temporal modeling mechanism, the proposed framework achieves a balance between computational efficiency and predictive accuracy, making it well-suited for real-time applications in mobile and embedded computing environments.