[论文翻译]面部表情识别

随着过去几十年面部表情数据库的日益开放，面部表情识别(Facial Expression Recognition, FER)任务受到了广泛关注。不同来源的可用数据库给面部识别任务带来了诸多挑战，这些挑战通常由卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)架构来解决。与CNN模型不同，最近提出了一种基于注意力机制的Transformer模型来处理视觉任务。Transformer的主要问题之一是需要大量数据进行训练，而与其他视觉应用相比，大多数FER数据库规模有限。因此，本文提出将视觉Transformer与挤压激励(Squeeze and Excitation, SE)模块联合学习用于FER任务。