Advertisement

Fer2013数据集下载（.zip格式）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
Fer2013数据集为面部表情识别研究提供超过35,000张标注图像，涵盖7种基本情绪。此.zip文件包含训练、公测及私测集，适用于相关科研与开发工作。 Fer2013数据集包含测试集和训练集，涵盖七种表情（生气、沮丧、害怕、高兴、正常、悲伤、惊讶）。其中，训练集中有超过17万张图片，而测试集中则有超过2万张图片。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • FER2013数据集下载（.zip格式）
    优质
    简介：FER2013数据集包含来自多人的情绪反应图像，主要用于面部表情识别研究。本资源提供该数据集的.zip格式下载。 Kaggle人脸数据集大小约为60+MB，用于资源分享。
     
  • Fer2013数据集下载（.zip格式）
    优质
    Fer2013数据集为面部表情识别研究提供超过35,000张标注图像，涵盖7种基本情绪。此.zip文件包含训练、公测及私测集，适用于相关科研与开发工作。 Fer2013数据集包含测试集和训练集，涵盖七种表情（生气、沮丧、害怕、高兴、正常、悲伤、惊讶）。其中，训练集中有超过17万张图片，而测试集中则有超过2万张图片。
     
  • 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格式）
    优质
    Fer2013数据集是一个用于情绪识别研究的数据集合，包含了超过35,000个灰度图像，每个图像都标记有一个人类的基本情绪状态。该数据集以CSV格式提供，方便研究人员进行面部表情分析和机器学习模型训练。 Kaggle2013年面部表情识别挑战赛使用了一个包含35887张人脸表情图片的数据集。数据集中有28709张图片用于训练（Training），另有两组各3589张的验证集（PublicTest）和测试集（PrivateTest）。每一张图片都是一个大小为48×48像素的灰度图像，共有七种不同的情感表达，通过数字标签0到6进行区分。具体表情及其对应的中文和英文名称如下：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。
     
  • 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。
     
  • Yolo格式的红外数据集下载
    优质
    本资源提供基于YOLO格式优化的红外图像数据集免费下载，适用于目标检测研究与开发，涵盖多种场景和物体类别。 已将数据类型中的16种红外数据集转换为YOLO格式。
     
  • 将Fer2013表情识别数据集转换为jpg格式
    优质
    本项目旨在将Fer2013面部表情识别数据集从其原始CSV格式高效地转化为JPEG图片格式，便于深度学习模型训练与图像处理。 Fer2013数据集包含面部表情识别挑战的数据。可以从Kaggle下载该数据集，并将csv文件分为train、test、val三类。 ```python # -*- coding: utf-8 -*- import csv import os database_path = r/Users/zhaodongyu/Desktop/vision and image/Project datasets_path = r/Users/zhaodongyu/Documents ```
     
  • FER2013（表情识别数据集）.zip
    优质
    FER2013数据集包含超过35,000张人脸图像，用于训练、测试和验证面部表情分类模型，涵盖喜、怒、哀、乐等七种基本情绪。 该数据集可供TensorFlow使用VGGNet进行表情识别模型的训练。