基于Python深度学习神经网络实现的人脸表情识别检测系统含源码+模型及使用说明

0/199 2.45G 0.112 0.03206 0.05359 0.1976 85 640 0 0 0.0002093 4.529e-05 0.103 0.02405 0.05106 1/199 3.39G 0.1052 0.02658 0.05203 0.1838 91 640 0 0 0.0003538 9.406e-05 0.0951 0.02147 0.04948 2/199 3.39G 0.09614 0.02578 0.04959 0.1715 90 640 0 0 0.0007059 0.0001682 0.08563 0.02162 0.04768 3/199 3.39G 0.08752 0.02541 0.04768 0.1606 87 640 0 0 0.001768 0.0004141 0.07657 0.0226 0.04565 4/199 3.39G 0.0812 0.02849 0.0459 0.1556 96 640 0 0 0.004739 0.00106 0.06988 0.02324 0.04403 5/199 3.39G 0.07594 0.0293 0.04521 0.1505 83 640 0 0 0.01393 0.002881 0.06449 0.02339 0.04255 6/199 3.39G 0.07026 0.02931 0.04377 0.1433 86 640 0 0 0.04562 0.008938 0.06219 0.02285 0.04112 7/199 3.39G 0.06674 0.02797 0.04245 0.1372 78 640 0.2 0.002353 0.08312 0.01862 0.05851 0.0224 0.03983 8/199 3.39G 0.06389 0.02862 0.042 0.1345 86 640 0 0 0.1259 0.03127 0.05486 0.02168 0.03943 9/199 3.39G 0.06177 0.02677 0.03996 0.1285 94 640 0.4725 0.1346 0.1647 0.04937 0.05413 0.02027 0.03821 10/199 3.39G 0.06222 0.02639 0.04017 0.1288 98 640 0.5296 0.2439 0.1966 0.06653 0.05348 0.01905 0.03823 11/199 3.39G 0.06087 0.02526 0.03978 0.1259 92 640 0.3497 0.2496 0.2529 0.07981 0.05213 0.0176 0.03623 12/199 3.39G 0.06011 0.02218 0.03876 0.1211 74 640 0.4784 0.1797 0.3484 0.1324 0.04656 0.0171 0.03517 13/199 3.39G 0.05817 0.02246 0.03691 0.1175 100 640 0.1945 0.299 0.3749 0.152 0.04577 0.01596 0.03401 14/199 3.39G 0.05886 0.02139 0.03738 0.1176 99 640 0.4993 0.2635 0.4266 0.1889 0.0438 0.01542 0.03383 15/199 3.39G 0.05695 0.02024 0.0367 0.1139 86 640 0.4386 0.3784 0.4091 0.1787 0.04368 0.01484 0.03166 16/199 3.39G 0.05704 0.01827 0.03598 0.1113 92 640 0.4506 0.3941 0.4462 0.1811 0.04595 0.0143 0.03088 17/199 3.39G 0.05445 0.01921 0.0347 0.1084 86 640 0.3769 0.5145 0.4292 0.1802 0.04221 0.01359 0.02972 18/199 3.39G 0.052 0.01871 0.03379 0.1045 93 640 0.3748 0.6381 0.5312 0.2562 0.04117 0.01291 0.0287 19/199 3.39G 0.05334 0.01727 0.03209 0.1027 80 640 0.4371 0.6646 0.6125 0.2677 0.04131 0.01287 0.0274 20/199 3.39G 0.05337 0.01694 0.03272 0.103 92 640 0.3904 0.7007 0.5196 0.2241 0.04585 0.01238 0.02684 21/199 3.39G 0.05359 0.01664 0.02987 0.1001 86 640 0.3056 0.7353 0.536 0.2595 0.04642 0.01187 0.02613 22/199 3.39G 0.0506 0.0172 0.03013 0.09793 95 640 0.2832 0.8712 0.6645 0.3347 0.03944 0.01145 0.02406 23/199 3.39G 0.05118 0.01571 0.0283 0.09519 99 640 0.3571 0.855 0.6869 0.3508 0.03759 0.01162 0.02276 24/199 3.39G 0.05032 0.01557 0.02821 0.0941 76 640 0.3952 0.8667 0.7176 0.3901 0.03652 0.01136 0.02151 25/199 3.39G 0.04951 0.01478 0.02702 0.09131 73 640 0.355 0.872 0.6598 0.385 0.04075 0.0107 0.02064 26/199 3.39G 0.04896 0.01528 0.02579 0.09002 107 640 0.2988 0.892 0.6995 0.3562 0.039 0.01038 0.02059 27/199 3.39G 0.04763 0.01456 0.02423 0.08643 90 640 0.3407 0.9075 0.7545 0.4245 0.03411 0.01017 0.01863 28/199 3.39G 0.04876 0.01408 0.02269 0.08553 82 640 0.3468 0.9252 0.7343 0.4398 0.03368 0.009984 0.01714 29/199 3.39G 0.04596 0.01459 0.02288 0.08343 85 640 0.366 0.9243 0.7413 0.4304 0.0359 0.009489 0.01721 30/199 3.39G 0.04716 0.01422 0.02097 0.08235 81 640 0.4176 0.9259 0.8079 0.4847 0.03479 0.009441 0.01549 31/199 3.39G 0.04507 0.01406 0.02048 0.07961 97 640 0.3644 0.948 0.791 0.4601 0.03415 0.009138 0.01503 32/199 3.39G 0.04497 0.01309 0.01958 0.07764 71 640 0.3527 0.9285 0.7045 0.3342 0.0375 0.00905 0.01458 33/199 3.39G 0.04712 0.01363 0.01907 0.07982 92 640 0.3834 0.9269 0.7411 0.3721 0.04036 0.009031 0.01357 34/199 3.39G 0.04468 0.01317 0.01747 0.07532 86 640 0.3595 0.9683 0.7892 0.4493 0.03597 0.008713 0.01243 35/199 3.39G 0.04439 0.01297 0.01712 0.07449 96 640 0.3983 0.9739 0.8404 0.4889 0.0353 0.00853 0.0116 36/199 3.39G 0.04376 0.01255 0.01544 0.07175 82 640 0.5016 0.9763 0.913 0.5848 0.03064 0.008835 0.01036 37/199 3.39G 0.04357 0.0132 0.01486 0.07163 99 640 0.4229 0.98 0.8705 0.5237 0.03229 0.008563 0.009254 38/199 3.39G 0.04343 0.0126 0.01314 0.06917 78 640 0.4663 0.9811 0.8947 0.5681 0.03165 0.008412 0.008688 39/199 3.39G 0.04122 0.01224 0.01292 0.06637 89 640 0.3717 0.945 0.8171 0.4674 0.03719 0.008336 0.01169 40/199 3.39G 0.04492 0.01182 0.01187 0.06861 84 640 0.4917 0.9686 0.8882 0.5457 0.03145 0.008202 0.00872 41/199 3.39G 0.04474 0.01215 0.01122 0.06811 88 640 0.5126 0.9711 0.863 0.4902 0.03505 0.008224 0.008143 42/199 3.39G 0.04088 0.01214 0.01099 0.064 95 640 0.5608 0.9848 0.9137 0.5436 0.03118 0.008186 0.007137 43/199 3.39G 0.04213 0.01218 0.01059 0.0649 87 640 0.4638 0.9794 0.8209 0.439 0.03492 0.007974 0.007135 44/199 3.39G 0.04243 0.01169 0.009808 0.06392 83 640 0.587 0.9719 0.9064 0.5985 0.0302 0.007996 0.007182 45/199 3.39G 0.03838 0.012 0.009743 0.06012 90 640 0.5297 0.9762 0.861 0.4965 0.03519 0.007797 0.006113 46/199 3.39G 0.04145 0.01191 0.008611 0.06197 82 640 0.5116 0.9889 0.8918 0.5103 0.03101 0.00785 0.005368 47/199 3.39G 0.03872 0.0118 0.009198 0.05972 89 640 0.585 0.9908 0.9232 0.5865 0.02877 0.007414 0.004442 48/199 3.39G 0.03812 0.0112 0.009033 0.05835 86 640 0.6348 0.9849 0.9569 0.6313 0.02719 0.00772 0.005632 49/199 3.39G 0.03766 0.01103 0.00829 0.05698 90 640 0.6619 0.9842 0.9482 0.6274 0.02831 0.007485 0.005126 50/199 3.39G 0.04133 0.01187 0.007588 0.06079 93 640 0.5409 0.966 0.9307 0.5606 0.03352 0.007705 0.006721 51/199 3.39G 0.03764 0.01104 0.007714 0.05639 85 640 0.5157 0.9752 0.924 0.5627 0.03049 0.007595 0.005376 52/199 3.39G 0.03919 0.0114 0.007068 0.05766 83 640 0.4716 0.9923 0.8436 0.5197 0.03538 0.007408 0.0043