人脸情绪识别数据采集与预处理
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案例介绍
成功构建了包含 7 类情绪的人脸情绪数据集，并生成了可直接用于模型训练的 emotion_dataset文件，数据结构清晰、可复用性强。
使用 PaddlePaddle 深度学习框架；
自定义数据集类，将灰度图扩展为三通道以适配模型输入；
采用 ResNet18 预训练模型 作为骨干网络，并替换全连接层实现 7 类情绪分类；
使用交叉熵损失函数和 Adam 优化器进行训练；
以分类准确率作为模型评价指标。
使用 PaddlePaddle 深度学习框架；
自定义数据集类，将灰度图扩展为三通道以适配模型输入；
采用 ResNet18 预训练模型 作为骨干网络，并替换全连接层实现 7 类情绪分类；
使用交叉熵损失函数和 Adam 优化器进行训练；
以分类准确率作为模型评价指标。
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成功构建了包含 7 类情绪的人脸情绪数据集，并生成了可直接用于模型训练的 emotion_dataset文件，数据结构清晰、可复用性强。
使用 PaddlePaddle 深度学习框架；
自定义数据集类，将灰度图扩展为三通道以适配模型输入；
采用 ResNet18 预训练模型 作为骨干网络，并替换全连接层实现 7 类情绪分类；
使用交叉熵损失函数和 Adam 优化器进行训练；
以分类准确率作为模型评价指标。
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