这篇博客探讨了如何利用卷积神经网络（CNN）模型如AlexNet、ResNet等进行微表情识别。作者提供了代码示例，包括数据集处理、模型训练以及一个基于PyQT的可视化界面，该界面允许用户选择图片并显示识别结果。
卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型
代码演示：
效果图如下：
整个代码文件展示：
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。
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