Python基于Resnet50等模型结合Attention的多模型消融实验的人脸表情识别项目源码

# 基于多模型消融实验的人脸表情识别 #### 介绍 基于多模型消融实验的人脸表情识别，本实验主要是通过使用主流的卷积神经网络模型（vgg16、resnet50、inceptionv3）及自定义卷积神经网络，结合注意力机制，包括(cbam、se、eca)三个神经网络嵌入到卷积神经网络中，对fer2013、raf数据集进行对比消融实验，最后得出 resnet50+ cbam的精度最高，模型拟合效果最好 #### 软件架构 torch1.8 #### 使用说明 1. dataloader 是用于数据加载 2. dataset 是用于存放数据集 3. logs 是用于保存模型训练时的日志 4. result 是用于保存模型测试的结果 #### 模型说明    #### 其他说明 项目后续使用了新的创新点，即将金字塔卷积替换resnet50的卷积，结合多头注意力机制做特征交互融合，使模型精度达到了新的高度，如有需要，请私信 or qq 2206419058