原文:Pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别(详细步骤)

文章目录 一 项目背景 二 数据处理 标签与特征分离 数据可视化 训练集和测试集 三 模型搭建 四 模型训练 五 完整代码 一 项目背景数据集cnn train.csv包含人类面部表情的图片的label和feature。在这里,面部表情识别相当于一个分类问题,共有 个类别。其中label包括 种类型表情: 一共有 个label,说明包含了 张表情包嘿嘿。每一行就是一张表情包 个像素,相当于 个灰度 ...

2020-07-21 15:11 0 2725 推荐指数:

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Pytorch】基于卷积神经网络实现面部表情识别

作者:何翔 学院:计算机学院 学号:04191315 班级:软件1903 转载请标注本文链接: https://www.cnblogs.com/He-Xiang-best/p/15690252.html 一、绪论 1.1 研究背景 面部表情识别 (Facial ...

Fri Dec 17 09:35:00 CST 2021 3 714
基于卷积神经网络面部表情识别(Pytorch实现)----台大李宏毅机器学习作业3(HW3)

一、项目说明   给定数据集train.csv,要求使用卷积神经网络CNN,根据每个样本的面部图片判断出其表情。在本项目中,表情共分7类,分别为:(0)生气,(1)厌恶,(2)恐惧,(3)高兴,(4)难过,(5)惊讶和(6)中立(即面无表情,无法归为前六类)。所以,本项目实质上是一个7分类问题 ...

Fri May 24 19:08:00 CST 2019 16 10044
Pytorch实现卷积神经网络CNN

Pytorch是torch的Python版本,对TensorFlow造成很大的冲击,TensorFlow无疑是最流行的,但是Pytorch号称在诸多性能上要优于TensorFlow,比如在RNN的训练上,所以Pytorch也吸引了很多人的关注。之前有一篇关于TensorFlow实现的CNN可以用 ...

Sat Sep 16 19:46:00 CST 2017 0 28673
pytorch神经网络实现的基本步骤

转载自:https://blog.csdn.net/dss_dssssd/article/details/83892824 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转 ...

Mon Aug 19 22:57:00 CST 2019 0 1907
经典的卷积神经网络及其Pytorch代码实现

1.LeNet   LeNet是指LeNet-5,它是第一个成功应用于数字识别卷积神经网络。在MNIST数据集上,可以达到99.2%的准确率。LeNet-5模型总共有7层,包括两个卷积层,两个池化层,两个全连接层和一个输出层。 import torch import ...

Fri Dec 20 19:16:00 CST 2019 1 3422
卷积神经网络概念及使用 PyTorch 简单实现

卷积神经网络   卷积神经网络(CNN)是深度学习的代表算法之一 。具有表征学习能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类,因此也被称为“平移不变人工神经网络”。随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进,卷积神经网络得到了快速发展,并被应用于 计算机视觉、 自然语言处理等领域 ...

Tue Sep 17 19:08:00 CST 2019 0 895
使用PyTorch简单实现卷积神经网络模型

  这里我们会用 Python 实现三个简单的卷积神经网络模型:LeNet 、AlexNet 、VGGNet,首先我们需要了解三大基础数据集:MNIST 数据集、Cifar 数据集和 ImageNet 数据集 三大基础数据集 MNIST 数据集   MNIST数据集是用作手写体识别的数据集 ...

Wed Sep 18 00:26:00 CST 2019 0 728
 
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