MobileViT人脸表情识别：7种分类实现与迁移学习实战

资源摘要信息:"本资源为一个基于MobileViT模型进行人脸表情识别的迁移学习项目，提供从xxs（超小模型）、xs（小模型）、s（标准模型）三个不同复杂度级别的模型实现，以适应不同的应用场景和性能需求。该资源以Python语言和PyTorch深度学习框架开发，包含完整的数据集和代码，支持用户进行训练、评估和推理操作。 在本项目的实现中，使用了交叉熵损失函数来处理分类问题，优化器选择了AdamW，这是一种自适应学习率优化算法，特别适合处理大规模数据集。为了评估模型性能，项目采用了多个指标，包括准确率（acc）、混淆矩阵、召回率（recall）、精确率（precision）和F1分数。这些指标能够全面反映模型的分类性能，尤其是在处理不平衡数据集时，F1分数显得尤为重要。 具体到脚本功能，train脚本负责模型的训练，它不仅能够生成训练过程中的模型权重，还能够绘制loss和acc的变化曲线，并提供可视化数据以帮助用户理解模型的训练状态。val脚本用于在测试集上评估模型性能，输出的性能指标不仅包括前面提到的混淆矩阵、召回率、准确率、精确率和F1分数，而且还有其他可能的评估数据。最后，infer脚本允许用户对单张图像进行推理，以检验模型在实际应用中的表现。 为了能够顺利使用本资源，环境配置文件（require）提供了项目运行所需的所有库依赖信息，而readme文件则详细介绍了如何对自定义数据集进行训练。 从标签来看，本项目紧密关联迁移学习，它是一种机器学习方法，通过将从一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，来提高学习效率和泛化能力。'数据集'标签说明本项目包含了一组用于训练和评估的人脸表情图像数据。'软件/插件'标签则可能指向项目使用的PyTorch深度学习框架，或者是配套的脚本和工具，如训练、评估和推理脚本。 至于文件压缩包中包含的'文件名称列表'，它显示项目中的核心文件或模块可能命名为'MobileViT'，这是本项目中用于人脸表情识别的核心模型结构。"