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基于tensorflow2.0在VGG16中添加SENet进行人脸表情识别代码

时间: 2024-05-13 21:16:53 浏览: 308
下面是基于TensorFlow 2.0和VGG16模型添加SENet进行人脸表情识别的示例代码: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout, GlobalAveragePooling2D, Reshape, Multiply, Add from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16 # 定义SE模块 def se_module(input_feature, ratio=8): channel = input_feature.shape[-1] gap = GlobalAveragePooling2D()(input_feature) fc1 = Dense(channel // ratio, activation='relu')(gap) fc2 = Dense(channel, activation='sigmoid')(fc1) fc2 = Reshape((1, 1, channel))(fc2) return Multiply()([input_feature, fc2]) # 加载VGG16模型 base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(48, 48, 3)) for layer in base_model.layers: layer.trainable = False # 添加SE模块 x = base_model.output x = se_module(x) x = Flatten()(x) x = Dense(128, activation='relu')(x) x = Dropout(0.5)(x) predictions = Dense(7, activation='softmax')(x) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(train_generator, epochs=10, validation_data=val_generator) ``` 其中,`se_module`函数定义了SE模块,`ratio`参数用于控制FC层输出通道数与输入通道数的比例,默认为8。 在加载VGG16模型后,通过调用`base_model.output`获取模型输出,然后将输出作为SE模块的输入,并将SE模块输出后的结果通过Flatten层压平,接着添加一个全连接层、一个Dropout层和一个Softmax层,最终构建出完整的SENet-VGG16模型,并使用`model.compile`编译模型,使用`model.fit`训练模型。 需要注意的是,本示例代码中的`train_generator`和`val_generator`需要根据具体情况进行替换,以适配训练数据的输入形式和标签形式。
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