面部表情识别2：Pytorch实现表情识别(含表情识别数据集和训练代码)

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├── classifier                 # 训练模型相关工具
├── configs                    # 训练配置文件
├── data                       # 训练数据
├── libs           
│   ├── convert                # 将模型转换为ONNX工具
│   ├── light_detector         # 人脸检测
│   ├── detector.py            # 人脸检测demo
│   └── README.md               
├── demo.py              # demo
├── README.md            # 项目工程说明文档
├── requirements.txt     # 项目相关依赖包
└── train.py             # 训练文件

numpy==1.16.3
matplotlib==3.1.0
Pillow==6.0.0
easydict==1.9
opencv-contrib-python==4.5.2.52
opencv-python==4.5.1.48
pandas==1.1.5
PyYAML==5.3.1
scikit-image==0.17.2
scikit-learn==0.24.0
scipy==1.5.4
seaborn==0.11.2
tensorboard==2.5.0
tensorboardX==2.1
torch==1.7.1+cu110
torchvision==0.8.2+cu110
tqdm==4.55.1
xmltodict==0.12.0
basetrainer
pybaseutils==0.6.5

# 训练数据集，可支持多个数据集(不要出现中文路径)
train_data:
  - 'path/to/emotion/emotion-domestic/train'
  - 'path/to/emotion/MMAFEDB/train'
# 测试数据集(不要出现中文路径)
test_data:
  - 'path/to/motion/emotion-domestic/test'

# 类别文件
class_name: 'data/class_name.txt'
train_transform: "train"       # 训练使用的数据增强方法
test_transform: "val"          # 测试使用的数据增强方法
work_dir: "work_space/"        # 保存输出模型的目录
net_type: "mobilenet_v2"       # 骨干网络,支持：resnet18/50,mobilenet_v2,googlenet,inception_v3
width_mult: 1.0                # 模型宽度因子
input_size: [ 112,112 ]        # 模型输入大小
rgb_mean: [ 0.5, 0.5, 0.5 ]    # for normalize inputs to [-1, 1],Sequence of means for each channel.
rgb_std: [ 0.5, 0.5, 0.5 ]     # for normalize,Sequence of standard deviations for each channel.
batch_size: 128                # batch_size
lr: 0.01                       # 初始学习率
optim_type: "SGD"              # 选择优化器，SGD,Adam
loss_type: "CrossEntropyLoss"  # 选择损失函数：支持CrossEntropyLoss,LabelSmoothing
momentum: 0.9                  # SGD momentum
num_epochs: 100                # 训练循环次数
num_warn_up: 3                 # warn-up次数
num_workers: 8                 # 加载数据工作进程数
weight_decay: 0.0005           # weight_decay，默认5e-4
scheduler: "multi-step"        # 学习率调整策略
milestones: [ 20,50,80 ]       # 下调学习率方式
gpu_id: [ 0 ]                  # GPU ID
log_freq: 50                   # LOG打印频率
progress: True                 # 是否显示进度条
pretrained: True               # 是否使用pretrained模型
finetune: False                # 是否进行finetune

python train.py -c configs/config.yaml 

# 需要安装tensorboard==2.5.0和tensorboardX==2.1
# 基本方法
tensorboard --logdir=path/to/log/
# 例如
tensorboard --logdir=work_space/mobilenet_v2_1.0_CrossEntropyLoss_20230228174645/log

# 测试图片（Linux）
image_dir='data/test_image' # 测试图片的目录
model_file="data/pretrained/mobilenet_v2_1.0_CrossEntropyLoss_20230313090258/model/latest_model_099_94.7200.pth" # 模型文件
out_dir="output/" # 保存检测结果
python demo.py --image_dir $image_dir --model_file $model_file --out_dir $out_dir

# 测试图片（Windows）
python demo.py --image_dir 'data/test_image' --model_file "data/pretrained/mobilenet_v2_1.0_CrossEntropyLoss_20230228174645/model/latest_model_099_98.4316.pth" --out_dir "output/"

# 测试视频文件（Linux）
video_file="data/video-test.mp4" # 测试视频文件，如*.mp4,*.avi等
model_file="data/pretrained/mobilenet_v2_1.0_CrossEntropyLoss_20230313090258/model/latest_model_099_94.7200.pth" # 模型文件
out_dir="output/" # 保存检测结果
python demo.py --video_file $video_file --model_file $model_file --out_dir $out_dir

# 测试摄像头（Linux）
video_file=0 # 测试摄像头ID
model_file="data/pretrained/mobilenet_v2_1.0_CrossEntropyLoss_20230313090258/model/latest_model_099_94.7200.pth" # 模型文件
out_dir="output/" # 保存检测结果
python demo.py --video_file $video_file --model_file $model_file --out_dir $out_dir

​

from torchvision.models.resnet import model_urls, load_state_dict_from_url

from torch.hub import load_state_dict_from_url
model_urls = {
    'mobilenet_v2': 'https://download.pytorch.org/models/mobilenet_v2-b0353104.pth',
    'resnet18': 'https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth',
    'resnet34': 'https://download.pytorch.org/models/resnet34-333f7ec4.pth',
    'resnet50': 'https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth',
    'resnet101': 'https://download.pytorch.org/models/resnet101-5d3b4d8f.pth',
    'resnet152': 'https://download.pytorch.org/models/resnet152-b121ed2d.pth',
    'resnext50_32x4d': 'https://download.pytorch.org/models/resnext50_32x4d-7cdf4587.pth',
    'resnext101_32x8d': 'https://download.pytorch.org/models/resnext101_32x8d-8ba56ff5.pth',
    'wide_resnet50_2': 'https://download.pytorch.org/models/wide_resnet50_2-95faca4d.pth',
    'wide_resnet101_2': 'https://download.pytorch.org/models/wide_resnet101_2-32ee1156.pth',
}