/depression-detection

关于抑郁症评估任务的代码说明以及参考文献

毕设交接

代码中包含大论文中的所有实现，包括自编码器网络和下游网络，DDFN网络，引入了多任务学习机制的DDFN网络，还有本文所用的所有基线模型，所有模型的代码都在models.py文件中，对于具体模型的定义在文件中都有注释

数据库下载

https://drive.google.com/drive/folders/1BnpE-xfQmRbQPWW4wxc_llMPkI2GZ2cy

代码使用细节

环境配置

  • Pytorch
  • Numpy
  • Scipy
  • Sklearn
  • Pickle

数据预处理

在跑程序之前需要将数据打成pkl文件，pkl文件的格式如下

{
"train": {
    "text": [],          # text feature
    "audio": [],         # audio feature
    "vision": [],        # video feature
    "labels": []         # the phq score of each participant
    },
"valid": {***},          # same as "train"
"test": {***},           # same as "train"
}

pkl文件需要命名成mosei_senti_data.pkl.

怎样运行

整个系统的接口文件是main.py，运行流程如下

python main.py