1 FER2013转换为Yolo格式数据

参考深度学习-55-AI应用实战之基于FER2013人脸表情数据制作yolo格式样本集

1.1 转换原理

对于表情识别，我们需要一个包含各种表情标注的数据集。这里假设我们使用一个公开的表情数据集，如FER-2013。数据集应包含多个类别的图像，如“生气”、“开心”、“悲伤”等，每张图像对应一个标签。

我们可以将表情识别视为一种特殊的“单目标检测”问题，即每个面部区域视为一个目标，目标类别即为表情。

标注：使用工具如LabelImg或YOLO的内置工具对图像中的面部进行标注(通过程序将所有图片的边框都统设置为0.5、0.5、0.95、0.95，简化手动标注的工作)，标注格式为YOLO的.txt文件，每个文件包含面部边界框和对应的表情标签。

将数据集划分为训练集和验证集，调整图像大小，确保符合YOLOv5的输入要求(通常为640x640)。

1.2 自定义函数

# 读取txt文件信息</