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CK+数据集(已分类)可从百度网盘下载。

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简介:
CK+数据集的表情图片已经进行了精细的分类整理,这些图片涵盖了愤怒、轻蔑、厌恶、恐惧、快乐、平静、悲伤和惊讶这八个类别,每个类别下都包含了135张、54张、177张、75张、207张、123张、84张和249张裁剪处理后的正面人脸图像,所有图像均以48×48像素的尺寸呈现。

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  • CK+版)(
    优质
    CK+数据集(分类版)为百度网盘资源,包含丰富的人类面部表情图像,适用于科研和教育目的,涵盖多种基本情感表达。 CK+数据集包含八个分类整理好的表情图片文件夹:angry(愤怒)、contempt(轻蔑)、disgust(厌恶)、fear(恐惧)、happy(快乐)、neutral(中性)、sad(悲伤)和surprise(惊讶)。每个文件夹分别有135、54、177、75、207、123、84以及249张裁剪好的人脸图片,每张图片尺寸为48×48。
  • CK+链接(来自
    优质
    CK+数据集提供丰富的情感面部图像资源,涵盖多种表情与年龄跨度,适用于情感分析研究和人脸识别技术开发。现可从百度网盘免费获取。 该数据库是在Cohn-Kanade Dataset的基础上扩展而来的,并于2010年发布。相比JAFFE,这个数据库规模更大。它包含123个参与者(subjects)和593张图像序列(image sequence),每一张序列的最后帧都有动作单元标签(action units label)。在这593个图像序列中,有327个序列还带有情感标签(emotion label)。该数据库在人脸表情识别领域非常流行,并且许多研究文章都使用它进行测试。
  • CK+
    优质
    CK+数据集包含来自多个文化背景的人类面部表情图像,适用于研究和开发跨文化的情绪识别系统。本资源提供百度网盘下载链接,方便学术界与开发者获取。 ck+数据集包含情感和FACS标注,适用于人脸识别。
  • CK+链接.txt
    优质
    这个文档包含了用于学术研究和机器学习项目的数据集的百度网盘下载链接,方便科研人员和学生获取所需资源。 CK+数据集可以从官方网站下载,但需要填写个人信息并绑定邮箱以获取用户名和口令。然而,通过浏览器下载速度较慢且经常失败。因此,这里提供本人成功下载的CK+数据集网盘链接,其中包含extended-cohn-kanade-images.zip 和 Emotion_labels.zip 。第一个zip文件包含了10000多张人脸表情图片,而第二个zip文件则包括了与这些图像对应的标签值。
  • Multipie.txt
    优质
    简介:Multipie数据集包含丰富的面部图像资源,涵盖多种表情、姿势及光照条件下的高清人脸图片,适用于人脸识别与分析研究。 multipie数据集可以在百度网盘下载。
  • DEAP脑电,现上传至
    优质
    简介:本资源提供DEAP(大规模情感评估平台)脑电数据集的下载链接,已上传至百度网盘。适合情绪识别与分析研究使用。 DEAP脑电信号数据集下载地址已失效,请通过提供的联系渠道获取。
  • 更新版CK+人脸表情
    优质
    更新版CK+人脸表情数据集提供丰富的人脸表情图像资源,适用于情感计算、人工智能等领域研究。本数据集已上传至百度网盘,便于下载和使用。 原始CK+人脸表情数据集包含以下四个文件: 1. cohn-kanade-images.zip:该文件包含了来自123位受试者的593个表情序列。所有序列都是从一个中性表情过渡到峰值表情。 2. Landmarks.zip:此文件为每个序列的所有图像都标注了68点的AAM标记。 3. FACS_labels.zip:对于每一个序列(共593个),该文件包含了一个FACS文件,仅记录最后一帧(即峰值帧)上的AU值和强度。 4) Emotion_labels.zip:在593个序列中,只有327个有表情编码。每个序列只有一个Emotion文件,用来标记最后一帧的表情编码。具体来说,0表示中性情绪,1为愤怒,2为蔑视,3为厌恶,4是恐惧,5代表快乐,6指悲伤状态而7则对应惊讶反应。 以上便是原始CK+数据集的四个核心组成部分的基本信息概述。
  • CityPerson链接
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    本资源提供包含千万量级城市人群图像的CityPerson数据集百度网盘下载链接,适用于行人检测与分析研究。 CityPerson数据集的百度网盘下载链接可以提供给需要的研究者使用。
  • COCO 2017 链接
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    简介:本页面提供COCO 2017数据集的百度网盘下载链接,包含丰富的图像数据与标注信息,适合计算机视觉研究和深度学习模型训练使用。 COCO 2017 完整数据集的百度网盘链接可供国内用户更快下载,适用于2D目标检测训练和验证。
  • COCO 2017 链接
    优质
    本页面提供COCO 2017数据集的百度网盘下载链接,方便研究者和开发者获取这一常用计算机视觉领域的图像标注数据集。 COCO 2017 数据集可以从官网下载,但速度较慢。因此我将其上传到了百度网盘,大小约为26GB左右,包含训练集、测试集、验证集及标签信息。建议使用百度网盘会员进行下载以获得更快的速度;如果没有会员资格的话,可以借用朋友的账户来下载,否则可能会因为速度过慢而影响体验。