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面部表情识别2Pytorch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
b站视频https://www.bilibili.com/video/BV1xm4y1p7H3
1 基于人脸检测面部表情分类识别方法
项目源码https://github.com/Whiffe/PyTorch-Facial-Expression-Recognition
面部表情识别由两部分组成人脸检测与表情识别分类
人脸检测https://github.com/Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB
表情识别分类: resnet18,resnet34,resnet50, mobilenet_v2以及googlenet等常见的深度学习模型
2 项目安装
2.1 平台与镜像
我是实用的AutoDL平台
镜像选择 PyTorch 1.7.0 Python 3.8(ubuntu18.04) Cuda 11.0
2.2 项目下载
项目下载
git clone https://github.com/Whiffe/PyTorch-Facial-Expression-Recognition.git如果网速问题无法下载我已经同步到码云上推荐
git clone https://gitee.com/YFwinston/PyTorch-Facial-Expression-Recognition.git2.3 模型下载
模型权重下载(latest-model-099-94.7200.pth)https://download.csdn.net/download/WhiffeYF/88196455 将下载的模型放在 PyTorch-Facial-Expression-Recognition/data/pretrained/mobilenet_v2_1.0_CrossEntropyLoss_20230313090258/model
模型权重下载(rfb-face-mask.pth): https://download.csdn.net/download/WhiffeYF/88196487 将下载的模型放在 PyTorch-Facial-Expression-Recognition/libs/light_detector/data/pretrained/pth
2.4 上传待测试图片
在该目录下上传待检测图片 PyTorch-Facial-Expression-Recognition/data/test_image 2.5 项目安装
在 PyTorch-Facial-Expression-Recognition 目录下执行
pip install -r requirements.txt 3 demo测试
python demo.py --image_dir data/test_image --model_file data/pretrained/mobilenet_v2_1.0_CrossEntropyLoss_20230313090258/model/latest_model_099_94.7200.pth --out_dir output/检测结果如下
