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野外的情绪回归 使用Aff-Wild数据库中可用视频中的价和Arousal值估算值进行情感回归。 针对此问题，我们使用了2个基于CNN的框架。 其中一个模型的使用SENET预先训练上VGGFace数据库和微调在AFF-野生训练数据的子集的模型。 另一个模型是带有CBAM注意模块的ResNet样式的CNN，用于精炼特征提取。 该模型是使用Aff-Wild火车数据的子集从头开始训练的。 The hyper-parameters used for both the models are listed below: Batch Size = 32 Optimizer = Adam Learning Rate = Default Epochs = 32 这两个框架的训练和验证均方根误差图如下所示。 CBAM Framework

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使用环境：MyEclipse/Eclipse + Tomcat + MySQL。 使用技术：Spring MVC + Spring + MyBatis / JSP + Servlet + JavaBean + JDBC。

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该名录来自国家林业和草原局 农业农村部公告（2021年第15号）（国家重点保护野生植物名录）http://www.forestry.gov.cn/main/5461/20210908/162515850572900.html。 手动整理该名录为excel格式，包括中文名、拉丁名、科名，种级或属级保护范围等信息。 包含原pdf名录、world版本和excel版本三个文件。

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