野生情感回归：使用Aff-Wild数据集的基于回归的情感识别。 价和唤醒价值回归-源码
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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