【源码】基于PyTorch框架的抑郁症诊断系统

项目简介

本项目利用深度学习技术进行抑郁症诊断。以AVEC2014数据集为依托，借助ResNet网络，对视频数据进行采样、人脸对齐裁剪等预处理，最终实现抑郁症的有效诊断。

项目的主要特性和功能

1. 强大的网络架构：采用ResNet网络，其残差连接可解决深度神经网络训练时的梯度消失问题，提升模型训练效率与性能。
2. 全面的数据预处理：对视频数据采样，每个视频取100帧并保留原始标签，用MTCNN工具进行人脸对齐裁剪以提取人脸特征。
3. 完善的训练验证体系：通过train.py和validate.py脚本完成模型训练与验证，用test.py测试模型性能，预测分数记录在testInfo.csv文件中。
4. 训练过程可视化：使用writer.py创建Tensorboard记录器，保存训练过程损失，便于查看训练日志。

安装使用步骤

前提条件

假设用户已下载本项目的源码文件，且已安装Python环境。

具体步骤

1. 安装依赖库：确保安装Python、PyTorch、torchvision、tqdm以及tensorboard库。
2. 数据准备：将AVEC2014数据集存放在指定的AVEC2014文件夹中。
3. 数据预处理：运行preprocess.py脚本，对视频信息进行预处理，提取帧并在视频帧中提取人脸。
4. 模型训练：运行main.py脚本，开始模型训练。训练过程中的日志会保存在log文件夹中。
5. 查看训练日志：安装tensorboard库后，在命令行输入tensorboard --logdir log，然后打开命令执行后出现的网址即可查看训练日志。
6. 模型测试：训练完成后，运行test.py脚本，测试模型性能，测试结果会保存在testInfo.csv文件中。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】