EfficientFace：轻量级面部表情识别网络

EfficientFace：轻量级面部表情识别网络

EfficientFace [AAAI'21] Robust Lightweight Facial Expression Recognition Network with Label Distribution Training 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ef/EfficientFace

项目介绍

EfficientFace 是一个专为面部表情识别（Facial Expression Recognition, FER）设计的轻量级深度学习网络。该项目由Zengqun Zhao、Qingshan Liu和Feng Zhou共同开发，并在AAAI'21上发表了论文《Robust Lightweight Facial Expression Recognition Network with Label Distribution Training》。EfficientFace通过引入标签分布训练（Label Distribution Training, LDT）方法，显著提升了模型在复杂环境下的鲁棒性和识别精度。

项目技术分析

技术架构

EfficientFace基于PyTorch框架开发，采用了ResNet-18和ResNet-50作为基础模型，并通过LDT方法进行优化。LDT方法通过引入标签分布的概念，使得模型能够更好地处理模糊和不明确的标签，从而提高识别的准确性。

训练流程

1. 数据准备：下载RAF-DB数据集，并按照指定结构组织数据。
2. 预训练模型：下载预训练的ResNet-18或ResNet-50模型，并放置在./checkpoint目录下。
3. 配置路径：修改run.sh脚本中的--data参数，指向数据集路径。
4. 训练与测试：运行sh run.sh脚本，开始训练和测试。

更新日志

• 2023年5月5日：添加了测试和可视化代码。
• 2021年11月12日：提供了在RAF-DB、CAER-S、AffectNet-7和AffectNet-8数据集上训练的EfficientFace模型。
• 2021年11月6日：提供了在CAER-S、AffectNet-7和AffectNet-8数据集上微调的LDG模型。
• 2021年9月16日：提供了在MS-Celeb-1M数据集上预训练的ResNet-18和ResNet-50模型。

项目及技术应用场景

EfficientFace在多个领域具有广泛的应用前景：

• 人机交互：通过实时识别用户的面部表情，提升用户体验和交互的自然性。
• 情感分析：在社交媒体、客户服务等领域，通过分析用户的面部表情，提供更精准的情感分析服务。
• 心理健康监测：在心理健康领域，通过长期监测用户的面部表情变化，辅助心理健康评估和干预。

项目特点

1. 轻量级设计：EfficientFace在保证高精度的同时，采用了轻量级的设计，适合在资源受限的设备上运行。
2. 鲁棒性强：通过LDT方法，模型在复杂和模糊的场景下表现出色，具有较强的鲁棒性。
3. 易于集成：项目提供了详细的训练和测试流程，用户可以轻松地将EfficientFace集成到自己的应用中。
4. 丰富的预训练模型：项目提供了多个数据集上的预训练模型，用户可以根据需求选择合适的模型进行微调或直接使用。

结语

EfficientFace不仅在学术研究中表现出色，还具有广泛的应用价值。无论你是研究人员、开发者还是企业用户，EfficientFace都能为你提供强大的面部表情识别能力。赶快下载体验吧！

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项目地址：GitHub
论文链接：AAAI'21

EfficientFace [AAAI'21] Robust Lightweight Facial Expression Recognition Network with Label Distribution Training 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ef/EfficientFace