微表情识别项目教程

微表情识别项目教程

micro-expression-recognitionSpontaneous Facial Micro Expression Recognition using 3D Spatio-Temporal Convolutional Neural Networks项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/micro-expression-recognition

1. 项目的目录结构及介绍

micro-expression-recognition/
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── models/
├── notebooks/
├── src/
│   ├── data/
│   ├── features/
│   ├── models/
│   └── visualization/
├── .gitignore
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

• data/: 存储项目的数据文件，包括原始数据（raw）和处理后的数据（processed）。
• models/: 存储训练好的模型文件。
• notebooks/: 存储Jupyter笔记本文件，用于数据分析和模型实验。
• src/: 项目的源代码目录，包含数据处理、特征提取、模型训练和可视化等子目录。
• .gitignore: 指定Git版本控制系统忽略的文件和目录。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• setup.py: 项目的安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于src/目录下，具体文件名可能因项目而异。例如，如果项目的主启动脚本是main.py，则其路径为src/main.py。该文件通常包含项目的主要逻辑，如数据加载、模型训练和预测等。

# src/main.py

import argparse
from src.data.make_dataset import load_data
from src.models.train_model import train_model
from src.models.predict_model import predict

def main(args):
    if args.mode == 'train':
        data = load_data(args.data_path)
        model = train_model(data)
        model.save(args.model_path)
    elif args.mode == 'predict':
        model = load_model(args.model_path)
        predictions = predict(model, args.data_path)
        print(predictions)

if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Micro-Expression Recognition')
    parser.add_argument('--mode', type=str, default='train', help='train or predict')
    parser.add_argument('--data_path', type=str, default='data/processed', help='path to data')
    parser.add_argument('--model_path', type=str, default='models', help='path to save/load model')
    args = parser.parse_args()
    main(args)

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常用于存储项目的参数和设置。常见的配置文件格式包括JSON、YAML和INI等。例如，项目可能包含一个config.json文件，用于存储数据路径、模型参数等配置信息。

{
    "data_path": "data/processed",
    "model_path": "models",
    "learning_rate": 0.001,
    "batch_size": 32,
    "num_epochs": 100
}

在项目启动时，可以通过读取配置文件来加载这些参数。

# src/config.py

import json

def load_config(config_path):
    with open(config_path, 'r') as f:
        config = json.load(f)
    return config

config = load_config('config.json')

通过这种方式，项目的配置可以集中管理，便于修改和维护。

micro-expression-recognitionSpontaneous Facial Micro Expression Recognition using 3D Spatio-Temporal Convolutional Neural Networks项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/micro-expression-recognition