shahidazam2020-oss /Deep-Learning-Model-for-Facial-Emotion-Classification
Система распознавания эмоций по лицу на основе CNN, VGG16 и ResNet50V2 с веб-интерфейсом для загрузки фото.
Проект классифицирует эмоции на фотографиях лиц по семи категориям, используя несколько архитектур нейросетей — собственную CNN и предобученные VGG16, ResNet50V2. Включает подготовку и аугментацию изображений, оценку точности моделей и графики результатов. Для проверки есть интерфейс на Gradio: загружаешь фото — получаешь предсказанную эмоцию.
Описание автора: A deep learning facial emotion classification system using CNN, VGG16, and ResNet50V2. The project includes image preprocessing, augmentation, class balancing, transfer learning, model evaluation, confusion matrix, ROC analysis, and an interactive Gradio interface for emotion prediction.
Сколько звёзд прибавилось
- Сутки ≈ +175 189-е место
- Неделя ≈ +175 1343-е место
- Месяц ≈ +237 вне рейтинга
- 3 месяца ≈ +237 вне рейтинга
Без значка — точная разница ежедневных снимков счётчика GitHub, со значком ≈ — оценка по архиву событий.
Точный счётчик GitHub: +56 звёзд с 00:33 16 сентября по 21:20 24 сентября.
Прирост по дням за 3 месяца
Оценка по выборке GH Archive. Бледные столбцы — дни, история за которые ещё загружается.