LLaMA-Factory 微调 Qwen2-VL 进行人脸情感识别
引言
随着人工智能技术的飞速发展，人脸情感识别技术逐渐成为人机交互、智能监控等领域的重要研究方向。然而，传统的人脸情感识别方法往往受限于数据集的规模和模型的泛化能力。为了提升人脸情感识别的准确性和鲁棒性，本文采用LLaMA-Factory框架对Qwen2-VL大模型进行微调，以实现对人脸情感的高效识别。本文将详细介绍微调过程，包括数据准备、模型配置、训练及评估等环节，并提供相应的代码示例。
一、数据准备
在进行模型微调之前，首先需要准备人脸情感识别的数据集。本文采用FER-2013数据集，该数据集包含大量的人脸表情图片，并标注了对应的情感标签。数据集可以从Kaggle等平台上获取。
数据集的预处理步骤包括：
- 下载并解压数据集。
- 对图片进行缩放和归一化处理，以适应模型的输入要求。
- 构建训练集和验证集的json格式文件，包括图片路径和情感标签。
以下是数据预处理的部分代码：
import os
import json
from PIL import Image
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 数据集路径
dataset_path = 'FER-2013'
# 读取图片和标签
images = []
labels = []
for img_name in os.listdir(dataset_path):
img_path = os.path.join(dataset_path, img_name)
img = Image.open(img_path).convert('RGB')
img = img.resize((224, 224)) # 缩放图片
images.append(img_path)
# 假设标签文件为labels.csv，包含图片名和对应的标签
# 这里省略了从labels.csv读取标签的代码
# labels.append(label) # 添加对应的标签
# 注意：这里为了示例简洁，假设labels已经以某种方式获取并添加到列表中
# 在实际应用中