YOLO实战营
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深度学习应用于情感识别：利用YOLOv8进行AffectNet情感分类

引言

情感识别（Emotion Recognition）是计算机视觉和自然语言处理中的一个重要研究方向，广泛应用于人机交互、智能客服、心理健康监测、视频分析等领域。随着深度学习技术的发展，情感识别取得了显著进展，特别是在面部表情识别方面。面部表情作为人类情感的自然表现之一，能在很大程度上反映个体的情感状态。

AffectNet数据集是一个广泛使用的情感识别数据集，它包含了大量带有标注情感标签的面部表情图像，涵盖了从愤怒到开心、悲伤等8种基本情感类别。YOLOv8（You Only Look Once version 8）是当前非常流行的实时目标检测和分类算法，在情感识别任务中也能展现出高效的性能。

本文将介绍如何使用YOLOv8模型进行AffectNet数据集上的情感识别任务，并提供完整的实现代码，包括数据预处理、模型训练、评估和UI界面的构建。

目录

  1. 背景与应用领域
  2. AffectNet数据集概述
  3. YOLOv8模型介绍
  4. 数据准备与预处理
  5. YOLOv8模型训练与优化
  6. 实现UI界面

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