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包含注意力机制的表情识别Python代码及资源包（含数据集、模型和文档）.zip

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简介：
本资源包提供了一个基于Python的情感表情识别工具，内含精心标注的数据集、预训练模型以及详细开发文档，特别加入了先进的注意力机制以提升模型性能。 【资源说明】 本资源包含基于注意力机制的表情识别的Python源码、数据集、模型及项目说明。 文件目录解释： 1. **Models**：存放已有的Paddle格式模型。 2. **Pages - assets** - 使用PySide生成的样式文件。 - GUI界面的样式文件，根目录和此目录中都有一个版本，具体使用哪一个忘记了，所以保留了两个版本。 3. **Utils** - `AttResNet.py`：网络代码 - `DatasetProcess.py`：数据集处理代码 - `FaceDetection.py`：人脸检测代码 - `Predict.py`：模型预测代码 - `VisualTrain.py`：模型训练代码 4. **CSV文件**：用于保存创建的数据集和相关信息。 5. **Dataset**：存放数据集的目录。 注意事项： - 安装PySide工具配置环境，以PyCharm为例的操作步骤如下： 1. 点击 File:arrow_right:Settings:arrow_right:Tools:arrow_right:External Tools:arrow_right::heavy_plus_sign: 添加 PySide 工具,其所在目录为你的Python环境下的Scripts文件夹。 2. 分别添加pyside6-designer.exe、pyside6-rcc.exe和pyside6-uic.exe三个工具，Arguments和Working directory参数均为\$FileName\$ -o \$FileNameWithoutExtension\$.py 和 \$FileDir\$。 【备注】 1. 所有项目代码经过测试运行成功且功能正常后才上传，请放心下载使用！ 2. 本项目适合计算机相关专业（如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等）的在校学生、老师或者企业员工，也适用于小白学习进阶。此外，该项目也可作为毕业设计项目或课程设计作业演示。 3. 如果有一定的基础可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能，并可以直接用于毕设、课设和作业等。 欢迎下载并交流讨论！

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    本资源包提供了一个基于Python的情感表情识别工具，内含精心标注的数据集、预训练模型以及详细开发文档，特别加入了先进的注意力机制以提升模型性能。 【资源说明】 本资源包含基于注意力机制的表情识别的Python源码、数据集、模型及项目说明。 文件目录解释： 1. **Models**：存放已有的Paddle格式模型。 2. **Pages - assets** - 使用PySide生成的样式文件。 - GUI界面的样式文件，根目录和此目录中都有一个版本，具体使用哪一个忘记了，所以保留了两个版本。 3. **Utils** - `AttResNet.py`：网络代码 - `DatasetProcess.py`：数据集处理代码 - `FaceDetection.py`：人脸检测代码 - `Predict.py`：模型预测代码 - `VisualTrain.py`：模型训练代码 4. **CSV文件**：用于保存创建的数据集和相关信息。 5. **Dataset**：存放数据集的目录。 注意事项： - 安装PySide工具配置环境，以PyCharm为例的操作步骤如下： 1. 点击 File:arrow_right:Settings:arrow_right:Tools:arrow_right:External Tools:arrow_right::heavy_plus_sign: 添加 PySide 工具,其所在目录为你的Python环境下的Scripts文件夹。 2. 分别添加pyside6-designer.exe、pyside6-rcc.exe和pyside6-uic.exe三个工具，Arguments和Working directory参数均为\$FileName\$ -o \$FileNameWithoutExtension\$.py 和 \$FileDir\$。 【备注】 1. 所有项目代码经过测试运行成功且功能正常后才上传，请放心下载使用！ 2. 本项目适合计算机相关专业（如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等）的在校学生、老师或者企业员工，也适用于小白学习进阶。此外，该项目也可作为毕业设计项目或课程设计作业演示。 3. 如果有一定的基础可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能，并可以直接用于毕设、课设和作业等。 欢迎下载并交流讨论！
     
  • 基于ResNet18和注意力机制的人脸表情识别.zip
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    本项目利用ResNet18作为基础模型，并结合注意力机制，以提高人脸表情识别的准确性。通过Python实现，适用于研究与开发。 在原代码的基础上添加了CBAM注意力机制，并对一些卷积结构进行了改动以观察效果。
     
  • 基于图像去模糊模型的像素点注意力机制Python仿真（含源码、文档和数据）.rar
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    该资源包包含一个用于图像去模糊任务的Python仿真项目，特别引入了像素点注意力机制以增强细节恢复效果。内容包括完整源代码、详细说明文档及测试所需的数据集。 资源内容：基于图像去模糊模型实现像素点注意力机制的Python仿真（完整源码+说明文档+数据）.rar 代码特点： - 参数化编程，参数可方便更改； - 代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象：工科生、数学专业及算法等方向的学习者。 作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++和Java算法仿真工作10年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制以及路径规划等多种领域的算法仿真实验。欢迎交流学习。
     
  • 手写体识别资料包（含数据集、代码及结果）.zip
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    本资料包包含用于训练和测试手写体识别模型的数据集、源代码以及实验结果。适合研究与学习使用。 手写体识别项目包括数据集、代码及结果分析，适用于kaggle平台。
     
  • 包含统计分析与网民情绪识别源码及设计文档的资料包.zip
    优质
    本资料包内含全面的统计分析工具和网民情绪识别算法源代码及相关设计文档，适用于研究者和技术开发者深入学习与应用。 该压缩包文件“基于统计分析的网民情绪识别内含源码和设计文档.zip”是一个包含一系列编程文件和文档的教学资源，适用于课程设计或作业任务。它提供了实现情感分析完整流程的方法，这项技术在社交媒体监控、品牌管理和舆情分析中至关重要。 1. **情感分析**：这是一种自然语言处理（NLP）技术，用于确定文本的情感倾向，通常分为正面、负面和中性。此项目旨在识别网民的情绪，在上述领域具有广泛应用价值。 2. **源码** - `sentiment.marshal.3`：可能是存储训练好的模型或情感分析数据的数据序列化文件。 - `README.md`：包含项目的简介、安装指南及运行步骤等信息，对于理解和使用项目非常关键。 - `statistics.py`：可能包含了统计分析函数，用于处理和评估数据。 - `alexNLP.py`：可能是自定义的NLP库，包括分词和词性标注等功能。 - `splitNegPos.py`：负责将数据集按情感极性分为正向和负向部分。 - `main.py`：包含项目的入口点及整体流程控制。 - `skTrain.py`：可能使用Scikit-learn库进行模型训练，这是一个流行的Python机器学习库。 - `confusionMatrix.py`：实现计算混淆矩阵的函数，用于评估分类模型性能。 - `bosonnlp`：可能是博思云NLP服务提供的中文分词和情感分析API。 - `.idea`：包含IntelliJ IDEA或其他IDE项目配置信息的工作区文件。 3. **NLP基础**：包括文本预处理（去除停用词、标点符号）、特征提取（TF-IDF、词袋模型）及使用情感词汇表等技术。 4. **机器学习模型**：可能应用了监督学习算法，如朴素贝叶斯和支持向量机(SVM)，或深度学习方法，例如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)，进行情感分类任务。 5. **数据集**：项目依赖于一个包含带标签的网民评论的数据集，这些标签表明了相应评论的情感倾向。 6. **评估指标**：可能使用准确率、精确率、召回率及F1分数等来评估模型性能，并通过混淆矩阵进行可视化展示。 7. **代码实践**：学生可以通过研究源码学习如何组织和实现完整的数据分析项目，包括数据处理、模型训练与结果评估的步骤。 8. **版本控制**：良好的项目管理可能涉及使用Git等工具跟踪代码更改及协作开发过程。 此压缩包为学习者提供了一个全面的学习机会，涵盖了情感分析的主要概念和技术，并提供了实践操作的机会，有助于提升他们在自然语言处理和机器学习领域的技能。
     
  • YOLOv8-表情识别（含数据集、源码及教程）.rar
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    本资源提供YOLOv8模型在表情识别领域的应用实践，包括详尽的数据集、完整源码和步骤清晰的教程，助力快速掌握表情检测技术。 YOLOv8-表情识别（数据集+源码+教程）本资源包含了2023年最新的软件内容，但由于文件过大无法上传，请需要该资源的用户直接联系我获取相关软件。
     
  • 基于YOLOv5的牛羊群识别检测系统（含GUI）源代码及资源包（内含训练模型、数据集和评估图表等资料）.zip
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    本资源包提供基于YOLOv5的牛羊群识别检测系统的完整解决方案，包括源代码、预训练模型、数据集以及性能评估图表，支持图形用户界面操作。 智慧牧场基于YOLOv5的牛羊群识别检测项目源码包含GUI界面、训练好的模型、数据集以及评估指标曲线，并附有操作使用说明。该项目适用于正在进行毕业设计的学生及需要进行深度学习CV图像识别模式识别方向实战练习的学习者，同时也适合课程设计和期末大作业等需求。资源包括完整项目源码、预训练的模型文件、详细的项目操作指南等内容，可以直接应用于毕业设计中。此外，此项目还能够作为学习参考或借鉴的基础材料；如果具备一定的基础，可以在现有代码基础上进行修改与扩展，以训练其他类型的模型。
     
  • 去中心化联邦学习Python实例代码及文档资料包（含模型和数据）.zip
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    本资源包提供了一个全面的去中心化联邦学习Python实现案例，包括详细的代码、文档以及预训练模型和示例数据集。适合初学者快速上手研究。 【资源介绍】该资源包含项目的全部源代码，并且下载后可以直接使用！适用于计算机、数学、电子信息等相关专业的课程设计、期末作业及毕业设计项目，可作为学习参考。 本资源仅提供“参考资料”，如需添加其他功能，则需要能够理解代码并热爱钻研，自行调试。完全去中心化的联邦学习实例python源码+项目说明+模型+数据.zip ## 一、代码架构 1. configuration：包含配置文件，在配置文件中分为**横向联邦**与**纵向联邦**两种模式的设置，可独立配置和运行。 2. data：存放数据加载及处理的相关代码。 3. model：存储模型定义及相关信息。 4. train：包含训练相关代码以及一些辅助函数。 5. train/res：所有经过训练后的结果图会保存在此目录下。 6. utils：提供工具函数，方便进行各种操作和调试。 7. img：存放readme中的图片。 ## 二、代码详解 ### (一) 横向联邦 #### 1 数据集选用 使用`FashionMNIST`数据集。该数据集中包含训练图像共60,000张，测试图像为10,000张，并且涵盖了10个不同的类别。 #### 2 参与训练客户端 - 在代码中创建了n个不同client对象以模拟多个参与方（客户端的数量可在配置文件里设置）。 - 客户端之间采用**环形**连接方式，即[0->1->2->3->...->n->0]。 - 实际上，各个客户端之间的信息交换需要通过网络IO实现，在后续开发中需要注意如何减少通信成本。 #### 3 数据集获取与划分 ......
     
  • 情绪识别数据集（外包资源 20220425）
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    本项目为情绪识别数据集建设任务，旨在收集和整理各类情绪相关的音频及文本资料，以支持情绪智能分析与应用研究。 情绪识别数据集包括CK、jaffe和fer2013，这些数据集已经处理过，图像大小为48x48，并且已经被分成了训练集和测试集。
     
  • 情绪识别数据集（外包20220425资源）
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    本项目为情绪识别的数据集外包任务，旨在收集和整理用于训练机器学习模型的情绪相关数据，包括但不限于音频、视频及文本等类型，以提高算法对人类情绪的准确识别能力。 情绪识别数据集包括CK、jaffe和fer2013，这些数据集已经经过处理，图像大小为48x48，并且已经被分成了训练集和测试集。