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该数据集文件名为fer2013.tar.gz。

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简介：
表情识别数据集fer2013的原始下载地址位于https://www.kaggle.com/c/challenges-in-representation-learning-facial-expression-recognition-challenge/data。

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  • fer2013数据集（tar.gz格式）
    优质
    FER2013数据集是一个包含35887张面部图像的情感识别数据集，以.tar.gz格式提供下载。 表情识别数据FER2013可以在Kaggle平台上找到。该数据集用于面部表情识别挑战赛。
     
  • FER2013数据集 CSV 文件
    优质
    FER2013数据集CSV文件包含了超过35,000张人脸图片的情感标注信息，涵盖喜、怒、哀、乐等七种基本情感状态，用于面部表情识别的研究与开发。 fer2013资源，测试可用。
     
  • FER2013数据集csv文件
    优质
    简介：FER2013数据集是一个用于面部表情识别的研究资源，包含超过35,000个灰度图像样本，每个图片均标记有相应的表情类别。 表情识别数据集Fer2013是CSV格式的文件，可以用Excel打开但速度较慢，也可以通过pandas库读取并转换为图片格式。
     
  • FER2013数据集RAR文件
    优质
    FER2013数据集RAR文件包含了一个用于研究面部表情识别的大型图像数据库，解压后可获取训练模型所需的表情图片和标签信息。 FER2013人脸表情数据集包含生气、开心、伤心、惊讶、恐惧等多种表情，适用于人脸表情识别的训练。
     
  • FER2013数据集RAR文件
    优质
    FER2013数据集RAR文件包含了用于研究面部表情识别的大规模图像集合，适用于开发和测试相关算法。 FER2013人脸表情数据集包含35887张图片，其中训练集有28709张、验证集有3589张、测试集也有3589张。样本被分为七类：0代表生气、1代表厌恶、2代表恐惧、3代表开心、4代表伤心、5代表惊讶以及6代表平和。
     
  • FER2013数据集
    优质
    FER2013数据集是一个广泛用于面部表情识别研究的标准数据库，包含超过35,000张灰度图像，每张图片都标记了七种基本情绪之一。 FER2013数据集是一个广泛使用的情感识别数据集，包含了来自不同来源的面部图像，主要用于训练和评估情感分析模型。该数据集中包含了大量的面部表情图片，并且每个图片都标注了对应的表情类别标签，如快乐、悲伤等。这些信息对于研究者来说非常有价值，因为它可以帮助他们开发出更准确的情绪识别算法。
     
  • FER2013数据集
    优质
    FER2013数据集是一个广泛使用的面部表情识别研究的数据集合，包含来自超过800名参与者在自然环境下捕捉到的约40,000张面部图像。 人脸表情训练数据包含28709张图片，测试数据包含3589张图片，验证数据同样包含3589张图片。步骤如下：1. 使用csv_to_img 工具将fer2013.csv 文件转换为训练集、测试集和验证集。
     
  • FER2013数据集
    优质
    FER2013数据集是一套用于研究面部表情识别的大规模图像集合，包含来自不同个体超过35,000张灰度图，涵盖喜、怒、哀、乐等七种基本情绪状态。 FER2013是一个常用的情感识别数据集，在研究面部表情分析方面具有重要价值。该数据集包含多种面部表情的图像，并且被广泛应用于深度学习模型训练及验证中，促进了相关领域的发展与进步。
     
  • FER2013数据集分析
    优质
    简介：FER2013数据集是用于面部表情识别研究的标准数据库，包含超过35,000张人脸图片，涵盖七种基本情绪状态，为情感计算和人工智能领域提供了重要资源。 资源是表情识别FER2013数据库，内容在文档里，主要是提供给那些无法从Kaggle下载数据源的朋友们使用。希望大家多分享、多创造，共同推动人工智能的发展！大家加油！
     
  • FER2013数据集分析
    优质
    简介：本文对FER2013数据集进行了深入分析，探讨了其在情感识别研究中的应用价值和局限性，并提出了改进方案。 包含以下几种表情：0 表示生气（anger），1 表示厌恶（disgust），2 表示恐惧（fear），3 表示开心（happy），4 表示伤心（sad），5 表示惊讶（surprised），6 表示中性。文件包括原.csv 文件和处理好的.npy 文件，其中名称带data的为图片的ndarray数据，名称带labels的是其对应的标签。使用时只需要用 np.load(train_data.npy) 语句读取即可。