总目录:人脸检测与表情分类
https://blog.csdn.net/whiffeyf/category_12793480.html
目录
- [0 相关资料](#0 相关资料)
- [1 面部表情识数据集](#1 面部表情识数据集)
- [2 模型下载](#2 模型下载)
- [3 训练](#3 训练)
0 相关资料
面部表情识别2:Pytorch实现表情识别(含表情识别数据集和训练代码):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129505205
开始前需要安装:
01 面部表情识别(Pytorch):人脸检测模型+面部表情识别分类模型
1 面部表情识数据集
类别文件 PyTorch-Facial-Expression-Recognition/data/class_name.txt(最后一行,请多回车一行)
修改配置文件的数据路径:config.yaml
2 模型下载
mobilenet-v2-b0353104, resnet18-5c106cde, resnet34-333f7ec4三个模型的下载
mobilenet-v2-b0353104 resnet18-5c106cde resnet34-333f7ec4 预训练模型
下载后放在:PyTorch-Facial-Expression-Recognition/classifier/models/pretrained/
3 训练
可能需要安装
bash
source /etc/network_turbo
bash
pip install sklearn
pip install tensorboardX
训练
python train.py -c configs/config.yaml
训练结果在:
PyTorch-Facial-Expression-Recognition/work_space/mobilenet_v2_1.0_CrossEntropyLoss_20240924_175800_1880/model/best_model_098_94.8200.pth