基于CNN的面部表情识别pytorch实现(FER 2013和CK+),在FER 2013中实现了73.112%(最先进),在CK+数据集中实现了94.64%

fer2013 开源项目推荐(192 个)
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热门项目 前 20
按 Star 数排序展示前 20 个 · GitHub 共 192 个仓库ICPR 2020:使用 Residual Masking Network 的面部表情识别
利用Opencv和Tensorflow进行深度面部表情识别。从图像或摄像头流中识别面部表情
基于深度神经网络的面部表情识别,以 PyPI 包形式提供
A landmark-driven method on Facial Expression Recognition (FER)
训练SVM分类器识别Fer2013数据集上的人们表达(情绪)
论文《面部情感识别:FER2013 上的最先进性能》的代码
real-time face detection and emotion classification
轻量级面部表情(情绪)识别模型
利用CNN和Haar级联的面部表情识别
Facial Expression Recognition
Facial expression recognition using Pytorch on FER2013 dataset and create simple app with streamlit
Images and Videos, Real-time Facial Expession Recognition Application with Combine CNN , deep learning features extraction incorporate SIFT, FAST feature .
A facial emotion recognition program implemented in Python using TensorFlow, Keras and OpenCV and trained on the FER2013 dataset with FERPlus' labels.
A jupyter notebook showing how to finetune the vision transformer on a facial expression dataset (FER-2013)
Engagement Detection, including facial detection and emotion recognition, using CNNs/LSTMs.
A Deep Learning application to recognize emotion from facial expressions.
We present our facial expression recognition models for fer-2013 dataset
Conditional Cycle-Consistent Generative Adversarial Networks (CCycleGAN)
facial emotion recognition used in a website made with react
关于这个话题
- 清单取自 GitHub 话题页并按 Star 数排序,每次展示前 20 个项目;原始页面见 https://github.com/topics/fer2013。
- 该话题在 GitHub 上共有 192 个仓库, 本站收录的是其中最热门的 20 个,不是全量列表。
- Star / Fork 每日自动刷新一次,实时数据以 GitHub 为准。
- 当前 20 个项目累计 4397 Star,覆盖 3 种主要语言,数据更新于 2026-11-08。
- 中文介绍来自 GitHub 官方话题说明(github/explore)的机器翻译,可点「查看原文」对照;译文缺失时会先展示原文。