基于ResNet网络+AVEC2014数据集实现抑郁症诊断python源码+数据集+运行说明.zip

【项目介绍】 基于ResNet网络+AVEC2014数据集实现抑郁症诊断python源码+数据集+运行说明.zip ResNet网络的应用—抑郁症诊断 使用数据集：**AVEC2014** 数据集下载地址 <a href="https://pan.baidu.com/s/1Dt6BhVnRoTaxJ4edk0w7aQ?pwd=AVEC">AVEC2014</a> 提取码：AVEC 预处理： ​ 1.**采样**，AVEC2013每个视频取100帧，保留原始label ​ 2.**人脸对齐裁剪**，使用**MTCNN**工具 ### 文件介绍 ``` preprocess.py 主要用于预处理视频信息，从中提取帧，并在视频帧中提取人脸 函数：generate_label_file() 将运来的label合并为一个csv文件 函数：get_img() 抽取视频帧，每个视频按间隔抽取100-105帧 函数：get_face() 使用MTCNN提取人脸，并分割图片 model.py 模型的网络结构 ``` ``` load_data.py 获取图片存放路径以及将标签与之对应 writer.py 创建Tensorboard记录器，保存训练过程损失 dataset.py 继承torch.utils.Dataset,负责将数据转化为torch.utils.data.DataLoader可以处理的迭代器 train.py 模型训练 validate.py 验证模型 test.py 测试模型的性能，并记录预测分数，保存在testInfo.csv,记录了每张图片的路径，label,预测分数 main.py 模型训练入口文件 ``` ``` img 提取的视频帧文件 log Tensorboard日志文件 model_dict 训练好的模型参数文件 processed 存放预处理完成之后的人脸图片，label文件 AVEC2014 数据集存放位置 ``` ``` 查看训练日志方法： 安装tensorboard库之后，输入命令tensorboard --lofdir log_dir_path,打开命令执行后出现的网址即可 log_dir_path是存放Tensorboard日志文件的文件夹路径 ``` ``` 运行顺序:preprocess.py--->main.py--->test.py ``` 【备注】 1.项目代码均经过功能验证，确保稳定可靠运行。欢迎下载食用体验！ 2.主要针对各个计算机相关专业，包括计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师、企业员工。 3.项目具有丰富的拓展空间，不仅可作为入门进阶，也可作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.鼓励大家基于此进行二次开发。在使用过程中，如有问题或建议，请及时沟通。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感，也欢迎你的分享和反馈！