ResidualMaskingNetwork:残差掩蔽网络的面部表情识别 源码
在PyTorch中使用残留遮罩网络进行面部表情识别 论文的实现。 现场演示: 方法1: 从pip安装 pip install rmn 通过以下Python脚本运行视频演示 from rmn import video_demo video_demo () 方法二: 克隆仓库并通过pip安装软件包 git clone git@github.com:phamquiluan/ResidualMaskingNetwork.git cd ResidualMaskingNetwork pip install -e . 在rmn包中致电video_demo from rmn import video_demo video_demo () 方法3: 模型文件:(此检查点在VEMO数据集上训练,请在./saved/checkpoints/目录中找到) 下载2个文件: 和用于面部检测OpenCV 。找到当前目
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用户评论
这篇论文的结构清晰，内容详实，可以帮助读者更好地理解并应用残差掩蔽网络进行面部表情识别。
在实验结果中，作者展示了残差掩蔽网络在面部表情识别任务上的优越性能，证明了该方法的有效性。
作者在文章中提出的残差掩蔽网络方法简洁有效，能够准确识别面部表情，具有一定的实用价值。