AVEC2014数据集下载 下载

weixin_39820535 2023-09-19 15:31:30
AVEC2014数据集下载,AVEC 2014数据集是一个针对音频、视频和音视频情感分析的基准测试集,也涵盖了抑郁症的自动估计。该数据集包含一些任务特定的人机交互场景,被认为是非典型的自然行为反应,并且符合现实世界中可能会遇到的种类。数据集中的音频和视频数据都是通过Webcam和麦克风记录的,并为每个场景提供了有关主观情绪状态的注释。该数据集的目标是使参与者能够进行连续时间、连续值的情感识别,包括3D维度情感:价值、唤起和支配力,以及抑郁量表II上的自我报告。 , 相关下载链接:https://download.csdn.net/download/qq_40957277/88293186?utm_source=bbsseo
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【项目介绍】 基于ResNet网络+AVEC2014数据集实现抑郁症诊断python源码+数据集+运行说明.zip ResNet网络的应用—抑郁症诊断 使用数据集:**AVEC2014** 数据集下载地址 AVEC2014 提取码:AVEC 预处理: ​ 1.**采样**,AVEC2013每个视频取100帧,保留原始label ​ 2.**人脸对齐裁剪**,使用**MTCNN**工具 ### 文件介绍 ``` preprocess.py 主要用于预处理视频信息,从中提取帧,并在视频帧中提取人脸 函数:generate_label_file() 将运来的label合并为一个csv文件 函数:get_img() 抽取视频帧,每个视频按间隔抽取100-105帧 函数:get_face() 使用MTCNN提取人脸,并分割图片 model.py 模型的网络结构 ``` ``` load_data.py 获取图片存放路径以及将标签与之对应 writer.py 创建Tensorboard记录器,保存训练过程损失 dataset.py 继承torch.utils.Dataset,负责将数据转化为torch.utils.data.DataLoader可以处理的迭代器 train.py 模型训练 validate.py 验证模型 test.py 测试模型的性能,并记录预测分数,保存在testInfo.csv,记录了每张图片的路径,label,预测分数 main.py 模型训练入口文件 ``` ``` img 提取的视频帧文件 log Tensorboard日志文件 model_dict 训练好的模型参数文件 processed 存放预处理完成之后的人脸图片,label文件 AVEC2014 数据集存放位置 ``` ``` 查看训练日志方法: 安装tensorboard库之后,输入命令tensorboard --lofdir log_dir_path,打开命令执行后出现的网址即可 log_dir_path是存放Tensorboard日志文件的文件夹路径 ``` ``` 运行顺序:preprocess.py--->main.py--->test.py ``` 【备注】 1.项目代码均经过功能验证,确保稳定可靠运行。欢迎下载食用体验! 2.主要针对各个计算机相关专业,包括计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师、企业员工。 3.项目具有丰富的拓展空间,不仅可作为入门进阶,也可作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.鼓励大家基于此进行二次开发。在使用过程中,如有问题或建议,请及时沟通。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感,也欢迎你的分享和反馈!
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