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可以發(fā)布廣告的網(wǎng)站鄭州關(guān)鍵詞優(yōu)化顧問(wèn)

可以發(fā)布廣告的網(wǎng)站,鄭州關(guān)鍵詞優(yōu)化顧問(wèn),網(wǎng)站建設(shè)對(duì)信息公開(kāi)的作用,想美團(tuán)這樣的網(wǎng)站怎么做目錄 0 相關(guān)資料1 基于人臉檢測(cè)面部表情分類(lèi)識(shí)別方法2 項(xiàng)目安裝2.1 平臺(tái)與鏡像2.2 項(xiàng)目下載2.3 模型下載2.4 上傳待測(cè)試圖片2.5 項(xiàng)目安裝 3 demo測(cè)試 0 相關(guān)資料 面部表情識(shí)別2:Pytorch實(shí)現(xiàn)表情識(shí)別(含表情識(shí)別數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練代碼):https://blog.csdn.net…

目錄

  • 0 相關(guān)資料
  • 1 基于人臉檢測(cè)+面部表情分類(lèi)識(shí)別方法
  • 2 項(xiàng)目安裝
    • 2.1 平臺(tái)與鏡像
    • 2.2 項(xiàng)目下載
    • 2.3 模型下載
    • 2.4 上傳待測(cè)試圖片
    • 2.5 項(xiàng)目安裝
  • 3 demo測(cè)試

0 相關(guān)資料

面部表情識(shí)別2:Pytorch實(shí)現(xiàn)表情識(shí)別(含表情識(shí)別數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練代碼):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129505205

b站視頻:https://www.bilibili.com/video/BV1xm4y1p7H3

1 基于人臉檢測(cè)+面部表情分類(lèi)識(shí)別方法

項(xiàng)目源碼:https://github.com/Whiffe/PyTorch-Facial-Expression-Recognition

面部表情識(shí)別由兩部分組成:人臉檢測(cè)與表情識(shí)別分類(lèi)

人臉檢測(cè):https://github.com/Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB

表情識(shí)別分類(lèi): resnet18,resnet34,resnet50, mobilenet_v2以及googlenet等常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)模型

2 項(xiàng)目安裝

2.1 平臺(tái)與鏡像

我是實(shí)用的AutoDL平臺(tái)

鏡像選擇:
PyTorch 1.7.0
Python 3.8(ubuntu18.04)
Cuda 11.0
在這里插入圖片描述

2.2 項(xiàng)目下載

項(xiàng)目下載:

git clone https://github.com/Whiffe/PyTorch-Facial-Expression-Recognition.git

如果網(wǎng)速問(wèn)題無(wú)法下載,我已經(jīng)同步到碼云上(推薦)

git clone https://gitee.com/YFwinston/PyTorch-Facial-Expression-Recognition.git

2.3 模型下載

模型權(quán)重下載(latest-model-099-94.7200.pth):https://download.csdn.net/download/WhiffeYF/88196455
將下載的模型放在:
PyTorch-Facial-Expression-Recognition/data/pretrained/mobilenet_v2_1.0_CrossEntropyLoss_20230313090258/model
在這里插入圖片描述

模型權(quán)重下載(rfb-face-mask.pth): https://download.csdn.net/download/WhiffeYF/88196487
將下載的模型放在:
PyTorch-Facial-Expression-Recognition/libs/light_detector/data/pretrained/pth
在這里插入圖片描述

2.4 上傳待測(cè)試圖片

在該目錄下,上傳待檢測(cè)圖片:
PyTorch-Facial-Expression-Recognition/data/test_image

在這里插入圖片描述

2.5 項(xiàng)目安裝

在 PyTorch-Facial-Expression-Recognition 目錄下執(zhí)行:

pip install -r requirements.txt 

3 demo測(cè)試

python demo.py --image_dir data/test_image --model_file data/pretrained/mobilenet_v2_1.0_CrossEntropyLoss_20230313090258/model/latest_model_099_94.7200.pth --out_dir output/

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檢測(cè)結(jié)果如下:
在這里插入圖片描述
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v
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http://m.aloenet.com.cn/news/35260.html

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