Amadoudllo/emotion-detection-cnn

🎭 Emotion Detection CNN

Modèle CNN entraîné pour détecter les émotions faciales en temps réel.

📊 Performances

Modèle	Test Accuracy
CNN from Scratch	64.44% 🏆
VGG16 Transfer	41.86%
VGG16 Fine-tuné	42.04%

😀 Émotions détectées (6 classes)

Classe	Emoji
Angry	😠
Fear	😨
Happy	😄
Neutral	😐
Sad	😢
Surprise	😲

🛠️ Stack technique

• Framework : TensorFlow / Keras 2.19
• Architecture : CNN from Scratch (3 blocs Conv + BatchNorm + Dropout)
• Input : Images 48x48 pixels en niveaux de gris
• Dataset : apollo2506/facial-recognition-dataset (Kaggle)

🚀 Comment utiliser ce modèle

import tensorflow as tf
import numpy as np
from huggingface_hub import hf_hub_download

# Télécharger le modèle
model_path = hf_hub_download(
    repo_id   = "AmadouDiarouga/emotion-detection-cnn",
    filename  = "emotion_model.keras"
)

# Charger le modèle
model = tf.keras.models.load_model(model_path)

# Prédire sur une image 48x48 grayscale
img   = np.random.rand(1, 48, 48, 1).astype("float32")  # Exemple
preds = model.predict(img)
print("Émotion prédite :", np.argmax(preds))

📁 Fichiers

• emotion_model.keras — Modèle CNN complet (architecture + poids)
• class_indices.json — Mapping index → émotion

👤 Auteur

Entraîné sur Kaggle avec GPU · AmadouDiarouga