FindingEmo是鲁汶大学等机构构建的一个全新的图像数据集,专为情感识别任务设计,包含25,000张图片的注释。与传统数据集不同,它专注于自然场景中多人物的复杂场景,并对整个场景的情感内容进行注释,而非仅关注个体。数据集中的注释维度包括情感价值、唤醒度和情感标签,这些注释是通过Prolific平台收集的。此外,该数据集还提供了指向原始图片的URL链接和所有相关的源代码。FindingEmo数据集是一个复杂且具有挑战性的数据集,包含了丰富的情感维度,它为情感识别研究提供了新的数据来源,有助于提高模型的泛化能力和在实际场景中的表现。
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数据集地址:https://gitlab.com/EAVISE/lme/findingemo
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