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Deep-Emotion:使用注意卷积网络的面部表情识别,Pytorch实现
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2021-05-08
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深度情感:使用注意卷积网络的面部表情识别 这是研究论文“的PyTorch实现 [注意]这不是官方执行文件 建筑学 基于注意力卷积网络的端到端深度学习框架 通过空间变压器网络添加注意机制 数据集 先决条件 要运行此代码,您需要具有以下库: 火炬> = 1.1.0 火炬视觉== 0.5.0 OpenCV tqdm 皮尔 该存储库的结构 该存储库的组织方式为: 此文件包含数据集和训练循环的设置。 此文件包含用于评估测试数据模型和网络摄像头实时测试的源代码。 此文件包含模型类 此文件包含数据集类 此文件包含数据集的设置 用法 DeepLearning_by_PhDScholar创建的超酷视频,介绍如何使用此实现。 资料准备 从Kaggle下载数据集,然后将train.csv和test.csv解压缩到./data文件夹中。 怎么跑 设置数据集 python main.py [-s
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data_loaders.cpython-36.pyc 3KB
generate_data.cpython-36.pyc 3KB
deep_emotion.cpython-36.pyc 2KB
data_loaders.py 2KB
generate_data.py 2KB
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易洪艳
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