《基于caffe的表情识别》系列文章索引：http://blog.csdn.net/pangyunsheng/article/details/79434263一、caffe网络模型规则    在caffe中，最常见的就是搭建一个卷积神经网络模型来解决一个识别问题，就如本例中，我们就是在alexnet上做适当修改，得到我们的卷积神经网络模型，在这里我简单称呼其为FacialNet，通过人脸表情数据训

随着以深度学习为代表的人工智能技术的发展，人工智能现已涉及到我们生活的方方面面，也有越来越多的人转行开始从事人工智能技术的研究和实现。本人也刚刚接触深度学习不久，凭着兴趣爱好在业余时间学习了一些深度学习方面的基本知识和技能，因此想把自己在最近一段时间内学到的东西写下来。接下来我会写一系列文章，主要以表情识别为核心问题，以caffe为主要框架，并将涉及云计算、人脸检测等一系列技术，向大家介绍一个完整

《基于caffe的表情识别》系列文章索引：http://blog.csdn.net/pangyunsheng/article/details/79434263一、数据集介绍    在本实验中我采用的数据集是fer2013人脸表情数据集。fer2013，即Kaggle facial expression recognition challenge dataset，是目前较大的人脸表情识别公开数据库。

PASCAL VOC 2012数据集及其增强版介绍Pascal voc 2012数据集可以用于分类、检测和分割。这篇文章主要介绍其在语义分割任务上的使用。原始的Pascal voc 2012数据集仅仅包含1464个训练数据集，然而在很多paper上，大家都使用了包含10582个训练集的增强版数据集进行训练，因此，这篇文章将会详细介绍原版和增强版的Pascal voc 2012数据集以及它们的使用.

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(一) 概述1.NLTKNLTK是一款著名的python自然语言处理工具包，其内收集了NLP领域大量的公开数据集以及常用模型，涵盖了分词，词性标注，命名实体识别，句法分析，依存分析等各种NLP领域的子任务。2.Stanford NLPStanford NLP 是由斯坦福大学的NLP小组开源的用Java实现的NLP工具包，同样对 NLP 领域的各个问题提供了解决办法。相比NLTK，Stanf...