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YOLOv8-表情识别（含数据集、源码及教程）.rar

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • Yolov8人脸表情识别训练权重+数据集+PyQt界面+教程
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    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。
     
  • FER2013表情识别数据集
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    FER2013数据集是一个广泛应用于研究面部表情识别的数据库，包含了超过3.5万张灰度图像，每张图都标记了喜、怒、哀、乐等七种基本情绪之一。 数据集包含48x48像素（2304字节）的图像，标签定义为：0=生气，1=厌恶，2=恐惧，3=快乐，4=悲伤，5=惊讶，6=中立。训练集合包含了28,709个样本。公共测试集包含3,589个样本。私人测试集也包含另外的3,589个样本。
     
  • 面部表情识别（二）：使用Pytorch的表情识别实现(附表情识别数据集及训练代码).txt
    优质
    本文详细介绍了如何利用Python深度学习框架PyTorch进行面部表情识别，并提供了所需的数据集和训练代码，帮助读者轻松上手实践。 更多关于《面部表情识别》系列的文章请参考以下内容： 1. 面部表情识别第1部分：介绍表情识别数据集。 2. 面部表情识别第2部分：使用Pytorch实现表情识别，包括数据集和训练代码的说明。 3. 面部表情识别第3部分：在Android平台上实现实时的表情识别功能，并提供源码支持。 4. 面部表情识别第4部分：通过C++语言实现实时的表情检测功能，并附带相关源码。
     
  • FER2013数据集的表情识别
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    本研究基于FER2013数据集进行表情识别，通过深度学习模型分析面部特征，旨在提高不同场景下的表情分类准确率。 使用fer2013数据集进行表情识别时，需要将图片从一个文件中提取成单独的图片。该数据集中包含以下几种表情：生气（0）、厌恶（1）、恐惧（2）、开心（4）、伤心（5）、惊讶（6）和中性（未明确标号）。
     
  • 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。
     
  • 面部表情识别数据集
    优质
    面部表情识别数据集是一套用于训练和测试机器学习模型识别人类情感表达的数据集合，涵盖多种面部表情。 这段文字描述了一个包含213幅图像的数据集，每张图的分辨率为256像素×256像素，展示的是日本女性的不同表情。数据集中有10个人，每个人都有7种不同的面部表情（中性脸、高兴、悲伤、惊奇、愤怒、厌恶和恐惧），并且每个表情都提供了三张图片。
     
  • JAFFE数据集的表情识别
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    Jaffe数据集是一套用于研究人类面部表情的标准图像库，包含来自日本和英国参与者的多种基本情绪表达。该数据集广泛应用于表情识别技术的研究与开发中。 表情识别-JAFFE数据集 JAFFE（Japanese Female Facial Expression）数据集是一个常用的表情识别研究工具，包含来自10位日本女性被试者的213张面部图像，每种基本情感（快乐、悲伤、愤怒、厌恶、惊讶和害怕）都有多个样本。该数据集因其高质量的图片以及丰富的情感类别而受到广泛欢迎，在表情识别领域具有重要地位。
     
  • YOLOv5烟叶病害识别数据集（含标注、源码及教程等资源）.rar
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    这是一个包含烟叶病害识别所需资源的数据集压缩包，内有全面标注数据、模型源代码以及详细使用教程。 资源内容包括YOLOv5烟叶病害识别的完整源码（附带安装教程、数据集及演示视频），适用于计算机科学、电子信息工程以及数学专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计项目。 代码特点： - 参数化编程，便于调整参数； - 代码结构清晰，注释详尽。 作者是一位资深算法工程师，在大型企业工作多年，精通Matlab、Python、C/C++和Java等语言及YOLO目标检测算法。在计算机视觉领域具有丰富经验，并擅长多种智能优化技术的应用与研究。如有兴趣交流学习，请随时联系。
     
  • YOLOv8（含源码、数据及文档）.rar
    优质
    这是一个包含YOLOv8模型源代码、训练数据和详细文档的资源包，便于研究者和开发者快速上手并深入学习这一先进的目标检测算法。 资源内容包括YOLOv8的完整源码、数据及文档（文件名为：YOLOv8.rar）。代码特点在于采用参数化编程方式，便于用户根据需求调整参数；代码结构清晰，并配有详尽注释。 该资源适用于工科生、数学专业学生以及从事算法研究方向的学习者。作者是一位在大型企业工作的资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++和Java等语言的算法仿真领域拥有超过十年的工作经验，专长涵盖智能优化算法、神经网络预测技术、信号处理方法、元胞自动机模型应用、图像处理技巧及智能控制策略等多个方面，并且擅长进行无人机路径规划等相关领域的仿真实验。 欢迎对此类内容感兴趣的学习者与作者交流探讨。