图像分类是整个计算机视觉领域中最基础的任务,也是最重要的任务,所以这次我通过一个对人脸进行表情识别的任务,来向大家展示一个完整的图像分类任务的流程。 内容包含数据集制作,模型训练,模型测试三个完整部分,需要打包代码的可以留下邮箱,文章中的代码也是全的并分类做了介绍,代码也都是测试过的,可以正确运行,代码基本都加了注释。 文章目录 一、爬取数据集 二、数据集整理 1. 脚本实现图片统一 jpg 格式 2. 脚本实现图片重命名 3. 清洗非人脸图片 4. 裁剪图片获得需要的嘴唇区域 5. 脚本实现对图片进行裁剪 三、模型训练 1. 数据接口准备 2. 模型定义 3. 模型训练 四、模型测试 一、爬取数据集 由于没有对应的开源数据集,而且对于微笑这类的表情图片更是难于找到
图像分类是整个计算机视觉领域中最基础的任务,也是最重要的任务,所以这次我通过一个对人脸进行表情识别的任务,来向大家展示一个完整的图像分类任务的流程。
内容包含数据集制作,模型训练,模型测试三个完整部分,需要打包代码的可以留下邮箱,文章中的代码也是全的并分类做了介绍,代码也都是测试过的,可以正确运行,代码基本都加了注释。
由于没有对应的开源数据集,而且对于微笑这类的表情图片更是难于找到
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