人脸情绪识别项目教程

人脸情绪识别项目教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/facial-emotion-recognition

1. 项目的目录结构及介绍

facial-emotion-recognition/
├── checkpoint/
├── config/
├── log/
├── prediction_result/
├── user_data/
│   ├── model_data/
│   └── tmp_data/
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
├── train.sh
├── test.sh
├── gen_results.py
├── gen_ensemble.py
└── main_fer2013.py

目录结构介绍

• checkpoint/: 存放训练过程中生成的模型检查点文件。
• config/: 存放各个模型的配置文件。
• log/: 存放训练过程中的日志文件。
• prediction_result/: 存放预测结果文件。
• user_data/: 存放用户数据，包括模型数据和临时数据。
  • model_data/: 存放预训练模型文件。
  • tmp_data/: 存放临时数据文件。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• train.sh: 训练脚本文件。
• test.sh: 测试脚本文件。
• gen_results.py: 生成预测结果的Python脚本。
• gen_ensemble.py: 集成多个模型预测结果的Python脚本。
• main_fer2013.py: 主程序文件，用于训练和测试模型。

2. 项目的启动文件介绍

main_fer2013.py

这是项目的主程序文件，用于训练和测试模型。可以通过命令行参数指定配置文件来训练不同的模型。

使用示例：

python main_fer2013.py --config /config/efficientnet_b2b_config.json

train.sh

这是一个训练脚本文件，包含了训练各个模型的命令行指令。可以通过注释和解注释不同的行来选择训练特定的模型。

使用示例：

bash train.sh

test.sh

这是一个测试脚本文件，包含了测试各个模型的命令行指令。可以通过注释和解注释不同的行来选择测试特定的模型。

使用示例：

bash test.sh

3. 项目的配置文件介绍

config/ 目录

该目录下存放了各个模型的配置文件，每个配置文件对应一个特定的模型。配置文件通常包含了模型的超参数、数据路径等信息。

示例配置文件：

• efficientnet_b2b_config.json
• efficientnet_b3b_config.json
• cbam_resnet50_config.json
• hrnet_w64_config.json
• resmasking_config.json
• resmasking_dropout1_config.json
• resnest269e_config.json
• swin_config.json

配置文件内容示例：

{
  "model_name": "efficientnet_b2b",
  "data_path": "path/to/data",
  "batch_size": 32,
  "learning_rate": 0.001,
  "epochs": 50
}

requirements.txt

该文件列出了项目依赖的Python包及其版本。可以通过以下命令安装所有依赖：

pip install -r requirements.txt

LICENSE

项目的开源许可证文件，通常为MIT许可证。

README.md

项目的说明文档，包含了项目的介绍、安装步骤、使用方法等信息。

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以上是基于开源项目 facial-emotion-recognition 的教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对你有所帮助！

facial-emotion-recognition 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/facial-emotion-recognition