結合超輕量級雙注意力模塊的ShuffleNetV2面部表情識別

摘要： 針對面部表情識別領域中難以同時實現低參數量與高準確率的挑戰，提出了一種結合注意力機制的ShuffleNetV2網絡的面部表情識別方法。該方法基于ShuffleNetV2架構，通過微調模型將Relu激活函數替換為PRelu激活函數，進一步提升了模型的特征捕獲與分類能力。此外，本文創新性地引入了一種超輕量級雙注意力模塊LDAM,該模塊結合了DCAM注意力機制與空間注意力機制，并通過...