hexiang10 / facial-expression-recognition Goto Github PK

vgg和resnet要求训练材料是224224的，这个素材是4848的，楼主是怎么训练出来的啊

为什么使用vgg，Resnet模型跑出来的图，检测的时候一直从头到尾显示angry，而不是变化检测

作者您好，我在训练vgg模型是为啥为出现FileNotFoundError: Couldn't find any class folder in face_images/vgg_verify_set.的错误
求解答，怎么设置才正确呢

Traceback (most recent call last):
File "F:\deeplearning\facial-expression-recognition\model_ResNet.py", line 32, in
data_vaild = torchvision.datasets.ImageFolder(root=path_vaild,transform=transforms_vaild)
File "F:\anaconda\envs\DL\lib\site-packages\torchvision\datasets\folder.py", line 310, in init
super().init(
File "F:\anaconda\envs\DL\lib\site-packages\torchvision\datasets\folder.py", line 145, in init
classes, class_to_idx = self.find_classes(self.root)
File "F:\anaconda\envs\DL\lib\site-packages\torchvision\datasets\folder.py", line 219, in find_classes
return find_classes(directory)
File "F:\anaconda\envs\DL\lib\site-packages\torchvision\datasets\folder.py", line 43, in find_classes
raise FileNotFoundError(f"Couldn't find any class folder in {directory}.")
FileNotFoundError: Couldn't find any class folder in face_images/vgg_verify_set.

Process finished with exit code 1

1. 在模型对比代码中，关于路径path_train 、path_vaild，在文档中说是放数据集和验证集，请问是train_set 和 verify_set吗？不是的话应该是哪两个路径？
2. 我在跑模型对比代码时，老是出现错误ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [4709, 9418]，请问与问题1有关吗？如果没关系请问是什么问题？

在您的VGG与ResNet代码中，使用了torchvision.datasets.ImageFolder来加载训练和验证集数据。这个函数假设数据按照文件夹进行组织，每个文件夹代表一个类别。然而，根据您的描述，您的数据集中只有一个文件夹，这可能导致了标签错误。如果您有测试过你的模型，可能会出现所有人脸都识别为序号0--即angry的表情，这并不是您所提到的“未训练完成”，而是“未正确训练”。而且训练过程中也会出现acc 100%的异常情况，我观察了你训练过程中的VGG与ResNet的演示图片，的确出现了这种异常。

您好，我想问下
①在VGG中是否需要代码原型，参考您的代码最后的运行结果中一直都是angry，这个是什么原因导致的呀
②您的模型对比代码中，是只需要修改训练集和验证集的路径吗

文件是不少的，但是VGG和ResNet模型跑出来多次都结果一直是angry，检查多天代码也没找到问题，请问作者当时跑出来了吗