python基于深度学习的表情识别数据集

在 Python 中，实现基于深度学习的表情识别也需要使用类似于上述的数据集。以下是一些常用的 Python 数据集：

1. KDEF 数据集：该数据集包含来自 70 个不同人的 4,900 张图像，其中包含 7 种不同的基本表情，即愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中性表情。

2. AffectNet 数据集：该数据集包含超过 1,000 万张图像和超过 20,000 个视频，其中包含 8 种不同的表情，包括亲密、喜欢、悲伤、厌恶、惊讶、恐惧、生气、高兴和中性表情。

3. RAF-DB 数据集：该数据集包含来自 122 个不同人的 30,000 张图像，其中包含 7 种不同的基本表情，即愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中性表情。

4. FER+ 数据集：该数据集包含来自 10 个不同的志愿者的 3,000 张图像，其中包含 8 种不同的表情，包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶、中性和蔑视表情。

这些数据集都可以在 Python 中使用相应的库进行下载和处理。例如，可以使用 TensorFlow 中的 Dataset API 或 PyTorch 中的 DataLoader 等工具来读取和处理这些数据集。