A Full Transformer-based Framework for Automatic Pain Estimation using Videos

要約

痛みの自動推定は、信頼性の高い評価を提供し、患者の苦痛を軽減する最適な痛み管理システムを設計するために不可欠です。
この研究では、Transformer in Transformer (TNT) モデルと、クロス アテンション ブロックとセルフ アテンション ブロックを活用したトランスフォーマーで構成される、新しい完全なトランスフォーマー ベースのフレームワークを紹介します。
BioVid データベースのビデオを詳しく調べて、最先端のパフォーマンスを実証し、すべての主要な痛みの推定タスクにわたる有効性、効率性、一般化機能を示します。

要約(オリジナル)

The automatic estimation of pain is essential in designing an optimal pain management system offering reliable assessment and reducing the suffering of patients. In this study, we present a novel full transformer-based framework consisting of a Transformer in Transformer (TNT) model and a Transformer leveraging cross-attention and self-attention blocks. Elaborating on videos from the BioVid database, we demonstrate state-of-the-art performances, showing the efficacy, efficiency, and generalization capability across all the primary pain estimation tasks.

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