Fer2013-Klassifizierung – ResNet18 mit Tricks

Diese Arbeit stellt das Abschlussprojekt des Kurses „Computer Vision“ an der USTC dar. Dennoch erzielt meine Methode die höchste Einzelnetz-Klassifizierungsgenauigkeit auf dem FER2013-Datensatz basierend auf ResNet18. So weit ich weiß, erreicht diese Arbeit eine state-of-the-art Genauigkeit von 73,70 % auf FER2013 ohne die Verwendung zusätzlicher Trainingsdaten, was die vorherige Arbeit [1] mit einer Genauigkeit von 73,28 % übertrifft.