摘要
本工作为中国科学技术大学计算机视觉课程的最终项目。在不使用额外训练数据的前提下，我基于ResNet18模型在FER2013数据集上实现了最高的单网络分类准确率，达到73.70%。据我所知，该工作在无需额外训练数据的情况下，首次实现了FER2013数据集上73.70%的单网络最优准确率，超越了此前文献[1]报道的73.28%的性能。
基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| facial-expression-recognition-on-fer2013 | ResNet18 With Tricks | Accuracy: 73.70 |