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研究用自监督预训练降低智能眼镜表情识别标注成本
arXiv 论文针对 OCOsense 等光电肌图（OMG）智能眼镜上的表情识别，探索自监督学习路线：用掩码自编码目标在无标注录音上预训练 ViT，再微调五分类表情识别。结果显示仅用 5% 标注数据，预训练模型即超过用全量标注从零训练的模型，为隐私友好的可穿戴情感感知降低标注成本。
arXiv cs.AI6 小时前
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arXiv 论文针对 OCOsense 等光电肌图（OMG）智能眼镜上的表情识别，探索自监督学习路线：用掩码自编码目标在无标注录音上预训练 ViT，再微调五分类表情识别。结果显示仅用 5% 标注数据，预训练模型即超过用全量标注从零训练的模型，为隐私友好的可穿戴情感感知降低标注成本。