【文件属性】：
文件名称：AUNets:Pytorch实施多视图动态面部动作单元检测，图像和视觉计算（2018）
文件大小：4.64MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-05 01:32:07
pytorch facial-expressions facial-expression-recognition emotion-recognition action-units
ets
此存储库为AUNets提供了PyTorch实现。 AUNets依赖于每个面部表情具有独立的和二进制的CNN的功能。 它适用于整体面部图像，即无需关键点或面部矫正。
项目页面： :
引文
@article{romero2018multi,
title={Multi-view dynamic facial action unit detection},
author={Romero, Andr{\'e}s and Le{\'o}n, Juan and Arbel{\'a}ez, Pablo},
journal={Image and Vision Computing},
year={2018},
publisher={Elsevier}
}
用法（火车）
$./main.sh -GPU 0 -OF None # It will train AUNets (1
【文件预览】：
AUNets-master
----bp4d_3splits.pkl(510B)
----config.py(3KB)
----Demo()
--------009.jpg(29KB)
--------006.jpg(29KB)
--------007.jpg(29KB)
--------001.jpg(29KB)
--------000.jpg(29KB)
--------002.jpg(29KB)
--------005.jpg(29KB)
--------004.jpg(29KB)
--------003.jpg(29KB)
--------008.jpg(29KB)
----models()
--------__init__.py(79B)
--------vgg_pytorch.py(20KB)
--------vgg16.py(4KB)
----main.sh(3KB)
----generate_data()
--------OF()
--------get_resize_aligned.py(7KB)
--------jittering.py(11KB)
--------get_face_mean.py(1KB)
--------get_augmentation.py(5KB)
--------tools(39B)
--------get_show.py(2KB)
--------get_oneAU.py(6KB)
--------README.md(675B)
--------get_resize_aligned_allBP4D.py(7KB)
----split_train_val_test.py(2KB)
----utils.py(13KB)
----main.py(5KB)
----requirements.txt(333B)
----Demo_OF()
--------009.jpg(8KB)
--------006.jpg(8KB)
--------007.jpg(7KB)
--------001.jpg(9KB)
--------000.jpg(8KB)
--------002.jpg(8KB)
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--------008.jpg(7KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(5KB)
----azure-pipelines.yml(146B)
----logger.py(2KB)
----misc()
--------VGG16-OF_None.png(410KB)
--------VGG16-OF_FC6.png(1.12MB)
--------VGG16-OF_FC7.png(1.15MB)
--------arqs.png(1.27MB)
--------VGG16-OF_Channels.png(410KB)
--------README.md(341B)
--------VGG16-OF_Horizontal.png(410KB)
--------VGG16-OF_Conv.png(1.09MB)
--------VGG16-OF_None.pdf(25KB)
----.gitignore(111B)
----data_loader.py(6KB)
----solver.py(21KB)