AIbase

B

Beit Base Patch16 224 Pt22k Ft22k Finetuned FER2013 7e 05 Finetuned SFEW 7e 05

由 lixiqi 开发
基于BEiT架构的图像分类模型，在FER2013数据集上微调，用于面部表情识别
图像分类
Transformers
开源协议:Apache-2.0#面部表情识别#微调学习率7e-05#图像分类
下载量 18
发布时间 : 1/10/2023
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是基于BEiT架构的视觉Transformer模型，专门针对面部表情识别任务进行了微调。它在FER2013数据集上训练，能够识别7种基本面部表情。

模型特点

基于BEiT架构
使用BEiT视觉Transformer架构，具有强大的图像特征提取能力
面部表情识别
专门针对面部表情识别任务进行优化，能识别7种基本表情
迁移学习
先在ImageNet-22k上预训练，然后在FER2013数据集上微调

模型能力

图像分类
面部表情识别
情感分析

使用案例

人机交互
情感识别系统
用于识别用户面部表情以判断情绪状态
在测试集上达到52.6%的准确率
心理学研究
情绪反应分析
用于心理学实验中的被试情绪反应记录和分析