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使用Pytorch进行情绪分类（面部表情识别）
资源介绍
情绪识别
该存储库的目的是通过深度学习探索面部表情识别
环境：
python 2.7
pytorch 0.3.0
GTX 1080
楷模：
VGG Face微调可用于基于图像的表情识别
VGG + GRU用于基于视频的表情识别
Resnet + GRU用于基于视频的表情识别
型号详情：
VGG Face
我们使用进行微调，使用FER2013数据集进行分类。 首先，我们通过将caffe模型转换为Pytorch模型，我们提供了转换后的。FER2013数据库包含35889张图像：用于培训的28709张图像，用于公共测试的3589张图像，以及用于私人测试的3589张图像。 我们使用训练数据和公共测试数据进行训练，并使用私人测试数据评估模型性能。 在这里，我们提供已
用法：
首先下载FER2013数据集（需要解压缩）和pytorch模型（VGG_Face_torch