- 本项目是由于之前的项目预处理部分过于冗余并且难以修改,加上目前PyTorch框架更加流行,所以决定重构上个项目。 原项目地址:ReturnYG/MicroExpressionRecognition
- 之前的项目没有精力维护,也没有想到有朋友会感兴趣。这次将会花一定时间精力持续完善本项目,欢迎朋友们提交issues。
data-preparation
:数据准备model
:模型utils
:工具train
:训练代码test
:测试项目部分功能代码
- 通过配置文件使项目更加通用
- 较完整的注释,代码结构清晰,可读性较好
- 模型将采用PyTorch框架(未完成)
- Python 3.8
- dlib==19.24.0
- numpy==1.23.4
- opencv_python_inference_engine==4.0.1.2
- pandas==1.5.0
- 数据准备
- 申请/下载相关数据集(支持CASME II、SAMM、SMIC、MMEW)
- 修改
config.ini
文件中的相关路径 - 运行
data-preparation
下的preprocessing.py
文件
- 预处理部分
- SAMM数据集中的
013_1_12
、013_1_8
、017_3_2
、026_1_1
、026_1_2
、035_7_2
样本内图片命名需改成0xx_0xxx.jpg
。 - CASMEII数据集中
sub09
下的EP02_02f
,sub24
下的EP02_07
没有提供标签。建议不使用上述样本。
- SAMM数据集中的
- 完成基础数据集的预处理部分。
- 完善预处理部分,增加时间插值法(TIM)、欧拉运动放大(EVM)法、光流特征法等。
- 增加模型和训练代码。
- 实现部分先进方法的模型。