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今天大论文送审了，趁最近有时间整理了一下人脸表情识别五大数据集：AffectNet、RAF-DB、FERPlus、FER2013、ck+。

下面介绍一下每个数据集的结构以及使用方式：

1、AffectNet

        表情识别领域最大的数据集，经过裁剪处理之后只有4.6G，图片尺寸224x224，七分类八分类均有。包括训练集（26w+张）、测试集（4k张）、标签文件、dataset文件等。如图：

2、RAF-DB

        表情识别领域最受欢迎的数据集，图片较为轻量，尺寸为100x100，七分类。包括训练集（1.2w+张）、测试集（3k+张）、标签文件、dataset文件等。如图：

3、FERPlus

        FERPlus是对原始 FER2013 数据集的扩展，图片尺寸48x48，八分类。包括训练集（2.8w+张）、测试集（3k+张）、标签文件、dataset文件等。如图：

4、FER2013、ck+

FER2013和ck+数据集都是七分类数据集，图片是按照七个类别来分的，如图：

5、使用方式

数据集的使用方式可以参考我的上一篇文章：

人脸表情识别数据集的正确使用方法（Affectnet、RAF-DB、FERPlus数据集通用）-CSDN博客