基于CBAM-DSC網(wǎng)絡(luò)的表情識(shí)別方法

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摘要：針對(duì)人臉表情網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)復(fù)雜和計(jì)算性能偏低等問題，提出一種基于卷積注意力機(jī)制和深度可分離卷積 （convolutional block attention moduledepthwise separable convolution， CBAMDSC）網(wǎng)絡(luò)的表情識(shí)別方法。網(wǎng)絡(luò)使用深度可分離卷積與傳統(tǒng)卷積相結(jié)合，提出的改進(jìn)的Inception模塊通過不同分支提取不同特征信息的同時(shí)減少了網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量，提高網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的效率。（剩余203字）