多模态信息融合

Team RAS in 10th ABAW Competition: Multimodal Valence and Arousal Estimation Approach

团队RAS在第10届ABAW竞赛中的表现：多模态valence和arousal估计方法

Elena Ryumina, Maxim Markitantov, Alexandr Axyonov, Dmitry Ryumin, Mikhail Dolgushin, Denis Dresvyanskiy, Alexey Karpov

机构 * St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences（俄罗斯科学院圣彼得堡联邦研究中心） ； ITMO University（ITMO大学） 纠错

专题命中 音视频/视觉语言融合 ：multimodal fusion(abstract)；audio-visual fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种多模态方法，用于在真实环境中估计valence和arousal。结合面部、行为和音频模态，利用GRADA、Transformer、Qwen3-VL-4B-Instruct和Mamba等技术，实现跨模态融合，最终在Aff-Wild2数据集上达到0.658的CCC值。

Comments 8 pages, 1 figure