Fer2013 表情识别 pytorch (CNN、VGG、Resnet)
fer2013数据集 数据集介绍 Fer2013人脸表情数据集由35886张人脸表情图片组成,其中,测试图(Training)28708张,公共验证图(PublicTest)和私有验证图(PrivateTest)各3589张,每张图片是由大小固定为48×48的灰度图像组成,共有7种表情,分别对应于数字标签0-6,具体表情对应的标签和中英文如下:0 anger 生气; 1 disgust 厌恶; 2 fear 恐惧; 3 happy 开心; 4 sad 伤心;5 surprised 惊讶; 6 normal 中性。 数据整理 数据给的是一个csv文件,其中的表情数据并没有直接给图片,而是给了像素值,没关系,整理的时候顺便转换成图片就好 将数据分类顺便转换成图片,这里直接分成训练集和验证集两个文件夹。 import numpy as np import pandas as pd from PIL import Image import os train_path = './data/train/' vaild_path = './data/vaild/' data_path = './icml_face_data.csv' def make_dir(): for i in range(0,7): p1 = os.path.join(train_path,str(i)) p2 = os