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其中data文件下放的是微表情文件夹图片,一共7中表情,分别包括anger、disgust、fear、happy、normal、sad和surprised。

通过运行01训练数据集文本生成.py,会将文件夹下的图片路径保存在txt文本中。
通过运行02训练模型.py,会读取文本中的图片训练模型。
运行03pyqt界面.py,会生成一个可视化的界面,交互按钮可以选择图片,然后调用模型识别结果也展示在界面上。
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论文笔记(微表情识别):Micro-Attention for Micro-Expression Recognition
限制微表情识别准确性的两个方面: (1) 面部小局部区域微表情的存在 (2) 可用数据集大小的局限性(目前许多微表情数据集都远小于喂入网络的其他数据集,这可能会导致眼中的过拟合问题) 为此,本文提出了一种微注意力与残差网络想结合的新的注意力机制。 (此种整合可以减少参数数量) 特征工程的方法更适合离线,端到端的方法更适合快速、实时、线上的场合。 (本文运用的是基于深度学习思想的用于微表情识别的端到...
098基于深度学习的语音识别
运行python 02train.py就会训练这个txt文本里面的数据,并将训练的模型与验证集里面的数据进行验证。089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet。083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobil。088基于深度学习的番茄病害检测小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、M。
042基于深度学习的手指静脉识别
080python农业病虫害检测pyqt版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobi。089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobi。083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、082基于CNN卷积网络的手势识别阿拉伯数字pyqt版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、
103基于深度学习的说话情感识别
这是运行python 03pyqt.py的可视化界面,通过第一个按钮加载需要检查的说话情感的音频,运行第三个按钮就会将检测结果,比如加载anger(生气)这个声音的音频,就能对检测结果显示在下方Result处。运行python 02train.py就会训练这个txt文本里面的数据,并将训练的模型与验证集里面的数据进行验证。089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、Goo。有兴趣的小伙伴也可以自行扩充数据集,或训练自己的数据集。
098基于python深度学习的语音识别
'089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobil。'084基于CNN卷积神经网络的核桃品质检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、'083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、M。'081基于深度学习的农业病虫害检测小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、Google。
132基于深度学习的识别+Qt界面之叶子疾病检测
运行02train.py可以将txt的训练集和验证集读取,训练好的模型也保存在logs文件夹下,同时提供了11种模型可以任意的切换:alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等。089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、Re。
038基于深度学习的花卉自动识别pyqt界面
080python农业病虫害检测pyqt版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、Re。089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、Re。083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet。
021微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN图像版
080python农业病虫害检测pyqt版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VG。089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VG。016基于CNN卷积网络的人脸识别打卡签到_resnet_mobilenet_efficientnet等')
别再问“这游戏啥引擎做的”了,手把手教你用SteamDB一键查询(附实战案例)
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目录一、什么是Protobuf二、Protobuf环境配置三、Protobuf实例序列化与反序列化四、逆向解析 Protobuf案例1、python序列化2、python反序列化 一、什么是Protobuf 1、protocol buffers介绍:是一种语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据的方法。严格说不算是加密,只能是叫序列化结构数据,让可读变为疑似的乱码,那反序列化即让疑似的乱码变为可读 2、protobuf使用流程的前提是有一个.proto文件,对逆向而言就是还原.proto文件,选择
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在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
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