Yolov8人脸表情识别训练权重+数据集+PyQt界面+教程

简介：
本项目提供基于Yolov8的人脸表情识别解决方案，包含预训练模型、标注数据集及PyQt图形用户界面，并附详细教程。适合初学者快速上手。 使用Yolov8进行人脸表情识别训练权重的准备包括一个已经配置好的数据集目录，并且该目录已划分成train、val 和 test 三个部分，同时附有data.yaml文件。对于yolov5、yolov7、yolov8和yolov9等算法可以直接利用此结构进行模型训练。 标签采用txt格式存储，参考的数据集中包含了表情识别的样本数据以及检测结果。具体目录配置如下： - data.yaml 文件中的内容： - train: E:\python_code\dataset\biaoqing_detect_data\train/images - val: E:\python_code\dataset\biaoqing_detect_data\valid/images - test: E:\python_code\dataset\biaoqing_detect_data\test/images - nc (number of classes)：4（表示有四种表情类型） - names： - anger （愤怒） - happy （快乐） - sad （悲伤） - surprise （惊讶） 这种结构和配置能够有效支持Yolov8等算法的人脸表情识别模型训练。