闽江大学&福建农林大学
介绍：
本次研究工作，基于以下观察提出新的人脸表情识别网络，Distract your Attention Network（DAN）。
1、多个类别的人有着本质上相似的基本面部外观，而差异是微妙的。2、面部表情同时通过多个面部区域表现出来，识别需要通过编码局部特征之间的高阶互动来实现整体的方法。DAN ，包括三个关键部分，特征聚类网络（FCN）、多头交叉注意网络（MAN）和注意融合网络（AFN）。FCN 通过采用 large-margin 学习客观的来提取鲁棒的特征，以最大限度地提高类的可分离性。此外，MAN 实例化一些注意力头，以同时关注多个面部区域并在这些区域建立注意力图。而在将注意力图谱融合为一个综合图谱之前，AFN 将这些注意力分散到多个位置。
在三个公共数据集（包括AffectNet、RAF-DB和SFEW 2.0）上进行的广泛实验验证了所提出的方法始终能够达到最先进的人脸表情识别性能。
开源代码 ：https://github.com/yaoing/dan
论文原文：https://arxiv.org/abs/2109.07270v1
SOTA：
PPT:(已经尽量写的详细了)
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