LLaMA-Factory 微调 Qwen2-VL 进行人脸情感识别

弁言

随着人工智能技能的飞速发展，人脸情感识别技能逐渐成为人机交互、智能监控等范畴的重要研究方向。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，本文接纳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。本文将具体先容微调过程，包括数据准备、模型设置、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，首先必要准备人脸情感识别的数据集。本文接纳FER-2013数据集，该数据集包罗大量的人脸心情图片，并标注了对应的情感标签。数据集可以从Kaggle等平台上获取。
数据集的预处置惩罚步调包括：

• 下载并解压数据集。
  
• 对图片进行缩放和归一化处置惩罚，以顺应模型的输入要求。
  
• 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。
  

以下是数据预处置惩罚的部门代码：

1. import os
2. import json
3. from PIL import Image
4. from sklearn.model_selection import train_test_split
6. # 数据集路径
7. dataset_path = 'FER-2013'
9. # 读取图片和标签
10. images = []
11. labels = []
12. for img_name in os.listdir(dataset_path):
13.     img_path = os.path.join(dataset_path, img_name)
14.     img = Image.open(img_path).convert('RGB')
15.     img = img.resize((224, 224))  # 缩放图片
16.     images.append(img_path)
17.     # 假设标签文件为labels.csv，包含图片名和对应的标签
18.     # 这里省略了从labels.csv读取标签的代码
19.     # labels.append(label)  # 添加对应的标签
21. # 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
22. # 在实际应用中，需要从labels.csv等文件中读取标签信息
24. # 划分训练集和验证集
25. train_images, val_images, train_labels, val_labels = train_test_split(images, labels, test_size=0.2, random_state=42)
27. # 构建json格式数据集
28. train_data = [{'image': img, 'label': label} for img, label in zip(train_images, train_labels)]
29. val_data = [{'image': img, 'label': label} for img, label in zip(val_images, val_labels)]
31. # 保存为json文件
32. with open('train_data.json', 'w') as f:
33.     json.dump(train_data, f)
34. with open('val_data.json', 'w') as f:
35.     json.dump(val_data, f)

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注意：上述代码中，标签的读取部门被省略了，实际应用中必要从labels.csv等文件中读取标签信息，并添加到labels列表中。同时，图片路径和标签必要逐一对应。
二、模型设置

Qwen2-VL是一个大型多模态语言模型，实用于多种任务。为了进行人脸情感识别，我们必要使用LLaMA-Factory框架对其进行微调。在微调之前，必要设置模型参数和数据集路径。
以下是模型设置的部门代码：

1. {
2.     "model_name_or_path": "Qwen2-VL-7B-Instruct",  # 模型名称或路径
3.     "dataset": {
4.         "train_data": "path/to/train_data.json",  # 训练集路径
5.         "val_data": "path/to/val_data.json"  # 验证集路径
6.     },
7.     "finetuning_type": "full",  # 微调类型，这里选择全量微调
8.     "preprocessing_num_workers": 8,  # 数据预处理线程数
9.     "per_device_train_batch_size": 2,  # 训练批次大小
10.     "num_train_epochs": 3,  # 训练轮数
11.     "learning_rate": 1e-5,  # 学习率
12.     "output_dir": "outputs/",  # 输出目录
13.     "logging_steps": 10,  # 日志记录步长
14.     "save_steps": 50,  # 保存模型步长
15.     "eval_steps": 100  # 评估步长
16. }

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注意：上述设置文件中，路径必要根据实际环境进行修改。同时，微调类型、学习率等参数可以根据实际需求进行调整。
三、模型训练

设置好模型参数后，我们可以使用LLaMA-Factory框架进行模型训练。训练过程中，LLaMA-Factory会自动加载数据集、预处置惩罚数据、构建模型并进行训练。
以下是模型训练的部门代码：

1. llamafactory-cli train \
2.     --model_name_or_path Qwen2-VL-7B-Instruct \
3.     --dataset_dir path/to/dataset \
4.     --finetuning_type full \
5.     --preprocessing_num_workers 8 \
6.     --per_device_train_batch_size 2 \
7.     --num_train_epochs 3 \
8.     --learning_rate 1e-5 \
9.     --output_dir outputs/ \
10.     --logging_steps 10 \
11.     --save_steps 50 \
12.     --eval_steps 100

复制代码

注意：上述命令中，路径和参数必要根据实际环境进行修改。同时，确保LLaMA-Factory框架已经正确安装，并且环境变量已经设置好。
四、模型评估与测试

训练完成后，我们可以使用验证集对模型进行评估，以查抄模型的性能。评估指标可以包括准确率、召回率、F1分数等。
以下是模型评估的部门代码：

1. from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
3. # 加载验证集
4. with open('val_data.json', 'r') as f:
5.     val_data = json.load(f)
7. # 加载微调后的模型（这里省略了加载模型的代码）
8. # model = load_model('outputs/best_model.pth')
10. # 预测验证集
11. predictions = []
12. for item in val_data:
13.     img_path = item['image']
14.     img = Image.open(img_path).convert('RGB').resize((224, 224))
15.     # 将图片输入模型进行预测（这里省略了预测的代码）
16.     # prediction = model.predict(img)
17.     predictions.append(prediction)
19. # 计算准确率等指标
20. true_labels = [item['label'] for item in val_data]
21. accuracy = accuracy_score(true_labels, predictions)
22. report = classification_report(true_labels, predictions, target_names=emotion_labels)  # emotion_labels为情感标签列表
24. print(f'Accuracy: {accuracy}')
25. print(report)

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注意：上述代码中，加载模型和预测的部门被省略了，实际应用中必要使用符合的代码加载微调后的模型，并进行预测。同时，情感标签列表emotion_labels必要根据实际环境进行定义。
五、结论与展望

本文具体先容了如何使用LLaMA-Factory框架对Qwen2-VL大模型进行微调，以实现人脸情感识别的功能。通过数据准备、模型设置、训练和评估等步调，我们成功地构建了一个高效的人脸情感识别模型。未来，我们可以进一步优化模型参数和数据集，以提升模型的性能和泛化能力。同时，也可以探索将人脸情感识别技能应用于更多实际场景中，如智能客服、智能监控等。

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