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简介：基于深度学习（ResNet）与AVEC2014数据集的抑郁症诊断系统源码包，提供完整Python源码、运行说明和数据集下载地址，面向AI医疗或计算机视觉方向的中级开发者，也适合需要复现情感计算与人脸表情识别项目的学习者。资源包为zip格式，共11个文件，以9个Python脚本为核心，另有txt与md文档用于环境依赖和项目说明，压缩包仅8KB，便于快速获取。目前已有314人学习。源码模块划分清晰，依次涵盖视频抽帧与MTCNN人脸对齐裁剪、ResNet网络构建、数据加载与标签配对、训练验证测试全流程，并接入TensorBoard记录损失，可直接迁移至类似面部行为分析任务。随包附带的数据集地址和运行说明，能有效降低复现门槛，适合作为课程设计或科研入门参考。

1. 从一段访谈视频预测抑郁量表分数：这个系统到底在做什么

来咨询的人刚落座，摄像头就开始记录他的表情、语速和身体姿态。治疗师手里的BDI-II量表是一份主观问答，但视频里那种持续的低唤醒、回避的目光接触和微表情迟滞，往往比嘴上说的更诚实。基于AVEC2014数据集和Resnet网络实现的抑郁症诊断系统，做的就是这件事：拿一段访谈视频的帧序列，用残差网络抽视觉特征，再聚合回归出0到63的BDI-II评分。它不是替代医生诊断，而是给临床筛查和纵向跟踪提供一个可复现、可量化的视觉信号基线。

AVEC2014是音频视觉情感挑战赛的年度数据，抑郁子挑战赛提供了上百段被试访谈视频，每段视频对应一个由临床评估得到的BDI-II标签。系统落在工程上的核心是两段式pipeline：先对视频均匀抽帧、人脸检测、裁剪，再用ImageNet预训练的ResNet提取每帧的语义特征，最后把整段视频的特征序列压缩成一个分数。适合谁来读？做过图像分类、想往时序医疗AI或情感计算方向落地的工程师，这个项目是一个把“图像分类”升级为“视频级回归”的完整样本。硬件门槛不高，单张消费级GPU就能训练推理，数据规模在千级样本，不需要搭分布式。

这套方案有一个反直觉的地方：做回归预测的不是ResNet本身，而是它背后那层“把200帧图像抽象成一个向量”的表征能力。ResNet在这里更像一把靠谱的特征提取器，真正决定预测精度的是帧采样策略和时序聚合方式。下文按数据准备、特征提取、时序模型、踩坑记录和进阶验证五条线展开，把一个能跑通的源码包拆成你自己能复现的方案。

2. AVEC2014数据集落地：下载、目录组织与标签解析

2.1 先看懂抑郁子挑战赛的数据格式和评估口径

AVEC2014抑郁子挑战赛的任务定义很直接：给定一段被试与虚拟访谈者的互动视频，预测视频结束后的BDI-II分数。BDI-II是Beck抑郁量表第二版，总分范围0到63，分数越高抑郁严重程度越高。官方把数据划分成三个互不相交的子集：训练集、开发集和测试集。训练集和开发集的视频都带有公开的BDI-II标签，测试集的标签不公开，用于竞赛统一评测。离线复现时，一般用训练集训练模型，开发集做早停和调参，再把最终模型在开发集上的MAE和RMSE作为性能报告口径。

数据本身是多模态的，官方发布包至少包含三部分：视频文件（MP4或AVI格式）、音频轨道、以及人工转写文本。本系统只用视频帧一条模态，但目录设计上仍建议按原始结构保留，因为后续如果想融合音频特征，不需要重新下载整理。每个视频的时长在20分钟到40分钟不等，帧率各段不统一，这就给抽帧策略留下了讲究空间，后面的章节会专门讲。

标签文件是CSV格式，包含参与人ID、性别、年龄组和BDI-II分数。这里有一个新手常忽略的细节：AVEC2014的标签是逐视频给出的，不是逐帧给出的。也就是说，一段20分钟的视频最终只对应一个分数。模型要做的是把整段视频的信息压缩成一个预测值，这决定了数据管道后面必须有一个“序列到标量”的聚合环节，而不像图像分类那样每张图一个标签。

2.2 目录组织脚本：先把原始包整理成模型能吃的结构

拿到压缩包后第一件事不是写模型，而是把原始文件整理成约定好的目录结构。常见的做法是下面这样子，我用一个Python脚本完成解压后的整理，避免手工拖拽出错。

import os import shutil import pandas as pd RAW_ROOT = "raw" # 官方压缩包解压后的根目录 OUT_ROOT = "dataset" # 整理后的根目录 os.makedirs(OUT_ROOT, exist_ok=True) # 官方包里的典型结构：train/dev/test 三个子目录，每个目录下有视频和CSV for subset in ["train", "dev", "test"]: raw_subset = os.path.join(RAW_ROOT, subset) out_subset = os.path.join(OUT_ROOT, subset) os.makedirs(out_subset, exist_ok=True) # 视频文件统一改成 participant_<ID>.mp4 的命名方式 video_dir = os.path.join(raw_subset, "video") for vfile in os.listdir(video_dir): if vfile.endswith((".mp4", ".avi")): src = os.path.join(video_dir, vfile) dst = os.path.join(out_subset, f"participant_{vfile}") shutil.copy(src, dst) # 训练集和开发集的标签字段不同，统一成 id, gender, bdi for subset in ["train", "dev"]: label_path = os.path.join(RAW_ROOT, subset, "label.csv") df = pd.read_csv(label_path) df = df.rename(columns={"Participant_ID": "id", "BDI_II": "bdi"}) df = df[["id", "gender", "bdi"]] df.to_csv(os.path.join(OUT_ROOT, f"{subset}_labels.csv"), index=False)

这段脚本的逻辑很简单，但有一个关键点：视频文件名里的ID必须和CSV里的参与人ID精确匹配，哪怕多一个空格，后面对齐标签时都会报错。整理完之后，花10秒钟跑一下下面这个检查，确认数据完整性和标签分布。

import pandas as pd import os OUT_ROOT = "dataset" for subset in ["train", "dev"]: labels = pd.read_csv(os.path.join(OUT_ROOT, f"{subset}_labels.csv")) video_ids = set() video_dir = os.path.join(OUT_ROOT, subset) for vfile in os.listdir(video_dir): pid = vfile.replace("participant_", "").split(".")[0] video_ids.add(pid) label_ids = set(labels["id"].astype(str)) missing = label_ids - video_ids print(f"{subset}: 视频数量={len(video_ids)}, 标签数量={len(label_ids)}") if missing: print(f" 缺失视频的标签: {missing}") print(labels["bdi"].describe())

逻辑说明：第一段代码做的是物理拷贝而非移动，保留原始包作为后悔药。rename字段统一了官方训练集和开发集的列名差异。第二段代码验证的是“每个有标签的ID都有对应视频”，这是整个pipeline里最早的检查点，也是后面一切结果的根基。

参数说明：raw_root和out_root是两个顶层目录，建议放在同一个项目根下。gender字段当前用不到，但保留下来，后面做消融分析时可以验证“性别是不是调节变量”。bdi列是回归目标，打印describe能看到数值范围，正常情况下最小0、最大63左右，如果有超出这个区间的脏数据，立刻就能暴露。

3. ResNet特征提取：从视频帧到固定维度向量的转换

3.1 为什么选ResNet而不是VGG或EfficientNet

AVEC2014的视频帧经过人脸裁剪后，本质上还是自然图像，ImageNet预训练模型提取到的低级视觉特征——边缘、纹理、面部部件轮廓——可以直接迁移。在残差网络出现之前，VGG靠堆深度提升精度，但参数量巨大，训练和推理都慢。ResNet引入残差连接，让梯度可以跨层直接回传，解决了深层网络退化问题。对于本系统这种数据量只有几百段视频的医疗AI小样本场景，用ImageNet预训练的ResNet18或ResNet50做特征提取器，是性价比最高的选择。

ResNet18和ResNet50的取舍取决于显存和精度目标。ResNet18在最后全局池化后输出512维特征，速度快，显存占用低，适合快速验证pipeline。ResNet50输出2048维特征，语义更丰富，但参数多，如果显存只有6G，批量抽帧时容易溢出。常见做法是先用ResNet18把整条链路跑通，确认标签对齐、聚合训练和评估逻辑没有问题后，再换ResNet50做最终实验。如果你从源码包里看到的是ResNet50配置，也不要奇怪，很多作者会用更大模型刷最终的MAE指标，但对复现者来说，跑通才是第一位。

另外要提一下预训练模型的选择。直接用torchvision自带的ResNet权重即可，不要去网上下载来路不明的pth文件。torchvision的resnet18(weights=ResNet18_Weights.IMAGENET1K_V1)加载的是官方ImageNet权重的clean版本，保证后续特征可比。选型时也不要一上来就加FPN或者自注意力，先跑一个baseline，后面发现聚合效果差再往上加模块。

3.2 抽帧与对齐：让每一帧的面部位置和大小一致性可控

采集视频里被试通常坐在固定位置，但头部会自然晃动。直接把整帧缩放后送进ResNet会带进大量背景噪声，比如椅背、墙壁、别人的手。更稳的做法是先用OpenCV的DNN人脸检测器或MTCNN做检测，然后以人脸框中心为基准，向外扩30%后裁剪，这样即使头部有小幅转动，眼睛和嘴部区域仍然保持在裁切框内。

import cv2 import torch def extract_frames(video_path, max_frames=300): """从视频中均匀抽取最多 max_frames 帧，返回 BGR 列表""" cap = cv2.VideoCapture(video_path) total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) # 均匀采样：间隔至少 4 帧，避免连续帧高度相似造成冗余 step = max(4, total_frames // max_frames) frames = [] idx = 0 while True: cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, idx) ret, frame = cap.read() if not ret: break frames.append(frame) if len(frames) >= max_frames: break idx += step cap.release() return frames def crop_face(frame): """OpenCV DNN 人脸检测 + 外扩 30% 裁剪，失败时退回原帧中心裁剪""" detector = cv2.dnn.readNetFromCaffe( "deploy.prototxt", "res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel" ) h, w = frame.shape[:2] blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0)) detector.setInput(blob) dets = detector.forward()[0, 0] for i in range(dets.shape[0]): conf = dets[i, 2] if conf < 0.5: continue box = dets[i, 3:7] * [w, h, w, h] x1, y1, x2, y2 = box.astype(int) # 每个人脸框外扩 30%，保证额头和下颌完整 x1 = max(0, int(x1 - 0.15 * (x2 - x1))) y1 = max(0, int(y1 - 0.15 * (y2 - y1))) x2 = min(w, int(x2 + 0.15 * (x2 - x1))) y2 = min(h, int(y2 + 0.15 * (y2 - y1))) return frame[y1:y2, x1:x2] # 检测不到人脸就取中央 70%，至少保证内容不空 return frame[int(h*0.15):int(h*0.85), int(w*0.15):int(w*0.85)]

逻辑说明：extract_frames函数每隔step帧取一帧，而不是从第0帧连续取，这样既控制了总帧数，又让采样点覆盖整段视频的时间范围。一个20分钟的视频原始帧数约30000帧，直接全部抽取会显著拖慢特征提取。crop_face函数用SSD人脸检测器返回置信度最高的人脸框，外扩比例设为15%是基于访谈场景的经验值——被试离镜头固定距离，框太紧会切掉额头，太松会混入背景。检测失败时退回中央裁剪，保证pipeline不中断。

参数说明：max_frames设为300是因为ResNet18批量提取时，300帧大约占用不到2G显存。step的计算方式保证的是，当视频很短时不会重复抽同一帧。deploy.prototxt和caffemodel两个文件放在项目根目录的models文件夹下，如果没准备，也可以用MTCNN替代，但处理速度会慢不少。

3.3 批量提取与缓存：把帧特征固化成npy文件

视频帧经过人脸裁剪、缩放、归一化后进入ResNet前向传播，得到一个形状为(B, 512)的二维张量。这里有一条工程纪律：不要在做训练时实时抽帧和提取特征，而是预先提取所有视频的特征并保存成npy文件。一是抽帧和检测很慢，实时做会在每次训练前重复几百倍计算；二是特征文件很小，一个300帧的视频只要300×512×4字节约600KB，全部视频特征加起来不到几百MB。

import torch import torchvision.transforms as T import numpy as np from torchvision import models transform = T.Compose([ T.ToPILImage(), T.Resize((224, 224)), T.ToTensor(), T.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]), ]) def extract_video_feature(video_path, model, device): frames = extract_frames(video_path, max_frames=300) batch = torch.stack([transform(cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2RGB)) for f in frames]) batch = batch.to(device) with torch.no_grad(): feat = model(batch) # [300, 512] return feat.cpu().numpy() # 转成 numpy 落盘 device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" backbone = models.resnet18(weights=models.ResNet18_Weights.IMAGENET1K_V1) backbone.fc = torch.nn.Identity() # 去掉最后的 1000 类分类头 backbone = backbone.to(device).eval() for subset in ["train", "dev"]: video_dir = f"dataset/{subset}" os.makedirs(f"features/{subset}", exist_ok=True) for vfile in os.listdir(video_dir): feat = extract_video_feature(os.path.join(video_dir, vfile), backbone, device) vid = vfile.replace("participant_", "").split(".")[0] np.save(f"features/{subset}/{vid}.npy", feat)

逻辑说明：backbone.fc被替换成Identity，模型输出的就是全局池化后的512维特征向量，不再经过分类头，因为这层分类头是ImageNet的1000类语义空间，和BDI-II回归无关。整个提取过程在torch.no_grad()下完成，不保留梯度，节省一半以上显存。每个视频的npy文件名直接用参与人ID，后面训练时按文件名前缀对齐标签。

参数说明：Resize((224,224))是ResNet官方输入尺寸，不要用256或其他值，因为预训练权重适应的是224这个尺度。Normalize的均值和标准差是ImageNet统计出来的，很多新手漏掉这一步，导致提取的特征分布偏移。模型放eval模式是必须的，如果忘了写，BatchNorm会按训练模式更新统计量，特征就不是预训练语义了，这个问题极其隐蔽，后面避坑章会再强调。

4. 从帧特征到BDI-II分数：时序聚合与回归头

4.1 三种聚合方案的对比：均值池化、LSTM与自注意力

AVEC2014的任务是“一段视频一个分数”，但ResNet给的是“一段视频N个帧向量”，中间的桥就是时序聚合。最简单的聚合是直接对所有帧特征做平均，得到一个512维向量，再接一个全连接层输出回归值。这个方案看起来原始，但实际效果并不差，因为抑郁状态是一种持续性的情绪色调，对整段视频做平均恰好可以捕捉“持续低唤醒”的特征。平均池化的问题在于它会抹掉情绪波动的顺序信息，而临床观察认为抑郁患者的情绪反应曲线更平坦。

LSTM聚合保留了时序顺序，对“前10分钟中性、后10分钟情绪崩溃”这类模式更敏感。实现时把抽取的帧特征序列按时间顺序输入LSTM，取最后一步的隐藏状态作为整段视频的表示。但LSTM在几百帧的长序列上容易遗忘早期信息，而且训练明显更慢，需要更多调参。

自注意力聚合是近几年更常用的方案。对序列特征计算自注意力加权重加权平均，可以让模型自动发现哪些帧对抑郁评分贡献更大。AVEC2014的数据规模只有几百个视频，自注意力在这里很容易过拟合，一般需要配合位置编码使用，才能让模型感知帧的先后关系。

import torch.nn as nn class TempoAggregator(nn.Module): """序列聚合器：支持 平均 / LSTM / 自注意力 三种模式""" def __init__(self, input_dim, hidden_dim, mode="lstm", num_heads=4): super().__init__() self.mode = mode self.input_dim = input_dim if mode == "lstm": self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, batch_first=True) self.out_dim = hidden_dim elif mode == "attention": self.attn = nn.MultiheadAttention(input_dim, num_heads, batch_first=True) self.pos_enc = nn.Embedding(256, input_dim) # 简单的可学习位置编码 self.out_dim = input_dim else: # mean self.out_dim = input_dim def forward(self, seq): # seq: [B, T, D] if self.mode == "mean": return seq.mean(dim=1), None elif self.mode == "lstm": out, (h, c) = self.lstm(seq) return out[:, -1, :], None else: B, T, D = seq.shape pos = self.pos_enc(torch.arange(T, device=seq.device))[None, :, :] seq = seq + pos attn_out, attn_weight = self.attn(seq, seq, seq) # 用第一个 token 位置的输出作为整段视频的表征 return attn_out[:, 0, :], attn_weight

逻辑说明：三种聚合方式返回的特征维度不同，LSTM模式返回hidden_dim维，均值和注意力模式返回原始input_dim维。位置编码的作用是让注意力模块知道帧与帧的相对顺序，没有它，模型会认为“第3帧和第250帧互换位置不影响语义”，这在抑郁动态评估里是不合理的。注意力模式下取第一个token的输出，等价于用一个可学习的CLS token，这个token在训练中会逐步学会聚集对BDI-II评分最有区分力的视觉线索。

参数说明：hidden_dim建议取128或256，考虑到AVEC2014数据量小，LSTM隐藏维太大很容易过拟合。num_heads取4即可，8个头在这个数据规模上几乎没有收益。self-attention里加了位置编码，但不会在项目中引入FPN或细粒度特征——那是目标检测方向的做法，迁移到视频情感回归里容易把问题复杂化。

4.2 最小训练闭环：数据加载、回归头、早停

聚合器输出的向量还要经过一个回归头才能得到BDI-II分数。回归头设计得简单一点，两层全连接加ReLU即可，不要堆太深的MLP。数据量小，参数越多过拟合越重，这个观点在医疗AI小样本场景下尤其成立。

import torch from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import numpy as np import os class AVDataset(Dataset): """从npy特征文件读取一个视频的特征序列和BDI标签""" def __init__(self, feature_dir, label_df): self.feature_dir = feature_dir self.labels = { str(row.id): row.bdi for row in label_df.itertuples() } self.ids = list(self.labels.keys()) def __len__(self): return len(self.ids) def __getitem__(self, idx): vid = self.ids[idx] seq = np.load(os.path.join(self.feature_dir, f"{vid}.npy")) seq = torch.from_numpy(seq).float() label = torch.tensor(self.labels[vid], dtype=torch.float32) return seq, label # 训练循环：只保留最核心的部分 train_ds = AVDataset("features/train", train_label_df) train_dl = DataLoader(train_ds, batch_size=8, shuffle=True) model = nn.Sequential( TempoAggregator(512, 256, mode="mean"), nn.Linear(512, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 1), ) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=1e-4) criterion = nn.MSELoss()

逻辑说明：Dataset中每个样本的特征是变长的——有的视频抽到200帧，有的抽到300帧。PyTorch默认DataLoader要求同batch内张量形状一致，所以有两种处理：一是训练时对较短的序列做padding，二是在特征提取阶段就统一帧数。前者会更灵活，后者实现更简单。这里给出的是不处理变长的写法，当batch内的序列长度不一致时会报错，解决办法是写一个collate_fn把序列padding到统一长度，同时记录真实长度供聚合层使用。

参数说明：batch_size=8是针对LSTM和注意力模式设定的，显存不够就降到4。lr=1e-3适合均值池化模式；如果换LSTM，建议降到5e-4，否则LSTM的梯度更新幅度大，早停点很难找。weight_decay设1e-4是给回归层用的，对抗小数据的过拟合。MSE作为损失函数与BDI-II连续分数匹配，但评估时看MAE更直观，因为MAE的数值可以直接解读为“平均偏差多少分”。

5. 避坑排查：让MAE虚高的五个经典坑

5.1 对全体特征做标准化，导致数据泄漏

现象：训练集上MAE降到5左右，开发集上却是9以上，和论文报告值差距很大。

原因：很多人在预处理阶段对全体视频的npy特征统一做了StandardScaler拟合，再拆分训练和开发集，这等于让模型在训练时已经“见过”开发集特征的均值和方差，数据泄漏。AVEC2014数据量小，这种泄漏在回归任务中后果特别严重。

解决：标准化器只允许在训练集上fit，然后用同样的参数transform开发集和测试集。代码上把scaler.fit()放在训练集数据加载之后，保存scaler对象到本地，后续处理其他数据时只调用transform。另一个自查方法：检查训练和开发集的MAE差距，如果差距超过2，先怀疑标准化，再怀疑模型容量。

5.2 抽帧间隔太小，特征序列高度自相关还撑爆显存

现象：extract_frames的step设成1，一段30分钟的视频抽出来上千帧，特征提取时GPU显存直接溢出，或者训练LSTM时batch_size=1还OOM。

原因：连续两帧之间的面部变化极其微小，模型从中学不到新信息，但显存和计算时间翻了几倍。AVEC2014访谈视频的场景相对静止，冗余帧问题比普通动作视频严重得多。

解决：统一抽样逻辑，step不小于4，每个视频最多保留300帧。如果发现300帧下LSTM显存还是吃紧，可以在聚合前先做降采样，比如把300帧平均池化成50帧，这个操作对最终MAE的影响很小，但显存占用直接降到六分之一。

5.3 加载预训练ResNet时，批量归一化层被强制设为训练模式

现象：特征提取阶段没有任何报错，但训练时loss震荡剧烈，MAE一直不下降。

原因：backbone.eval()写在提取特征的函数前，看似没问题，但如果在同一个进程里先训练过模型，再切到提取特征，某些共享张量上的BatchNorm统计量会被污染。更隐蔽的情况是，有的代码在backbone上直接调用了.train()，导致BatchNorm在推理时也更新running_mean。

解决：特征提取函数内部显式调用model.eval()，并在with torch.no_grad()下运行。如果是多线程数据加载，确认子进程不会继承训练状态。自查方法是打印backbone.bn1.running_mean的前几个值，如果和ImageNet初始化接近，说明是推理模式；如果明显漂移，说明被训练污染了。

5.4 BDI-II标签两极样本少，回归模型咬不住极值

现象：预测值的范围集中在10到30之间，但对分数小于5或大于40的样本，偏差普遍超过15。

原因：BDI-II的分布天然是中间多、两端少。MAE是平均指标，模型优化时优先靠近多数样本，对极值样本的损失惩罚在那几个稀疏点上分摊得很薄。这不是模型bug，是回归任务在偏态分布下的客观现象。

解决：给训练时的损失函数加样本权重，权重和标签密度的倒数成正比。实操可以用numpy的histogram统计标签分布，对每个样本按所在区间赋权。或者更简单一点，对回归目标做log1p变换，先压缩动态范围再训练，预测时返回expm1还原。这个技巧在本项目的源码包里经常出现，效果立竿见影。

5.5 自注意力聚合在小数据上过拟合，“玄学”般地比均值池化差

现象：换成自注意力聚合后，训练MAE降到3.5，开发集MAE反而从7.5涨到9。

原因：几百个视频样本撑不起多头注意力的参数量，注意力权重很容易记住训练集里某几帧的特征组合，而不是学到通用的抑郁相关模式。AVEC2014不是ImageNet那种百万级数据，越复杂的模型越容易翻车。

解决：先用均值池化或浅层LSTM把baseline拔到合理水平，再尝试自注意力。如果坚持用注意力，必须加两点约束：位置编码注入顺序信息、dropout设到0.3以上。还有一种实用技巧是对注意力权重做熵正则，鼓励权重分布更均匀，避免固定到少数帧上。这个坑的真实体验是，架构升级带来的收益在小数据上往往被过拟合吞噬，别迷信复杂模块。

6. 结果验证与进阶技巧：用消融实验证明你的系统真的有效

跑通之后，还要回答两个问题：这个系统的预测结果可信吗？哪些模块不可替换？答案来自一套严格的消融实验。以ResNet18为固定特征提取器，分别测均值池化、LSTM、自注意力三种聚合器在开发集上的MAE和RMSE，每种子配置跑三次取平均，因为小数据上的单次训练结果波动很大，单次数字说明不了问题。表格形式如下：

换ResNet50做同样的对比，MAE通常能下降0.3到0.5，但特征文件体积、提取时间和训练时间都会上涨。如果最终目标是论文或临床辅助筛查，报MAE和RMSE是必须的；如果是在工程演示系统里跑，还要计算一个分类指标：把BDI-II大于等于14定义为抑郁阳性，小于14为阴性，报告准确率和召回率，这能让非技术背景的同事更直观理解。

进阶验证方法之一是特征可视化。把每个视频300帧的特征取平均，得到512维向量，用t-SNE投影到二维平面，按标签高低着色。如果抑郁程度高的样本在空间上聚成一团，说明ResNet提取的视觉特征确实携带了和抑郁相关的信号；如果散成一团，就要回头检查抽帧和裁剪环节。这个可视化还能辅助排查标签噪声，不需要额外训练任何模型。

另一个实用技巧是把位置编码和细粒度特征结合起来做“时间分段注意力”。具体做法是把视频切成长度相等的时间段，比如每个片段包含10帧，先对片段内做均值池化，得到细粒度的片段特征序列，再输入自注意力。这个操作既保留了时间粗粒度上的顺序信息，又让每帧的局部特征在片段级先做一次融合，有效降低了输入序列长度和注意力参数量。AVEC2014视频动辄几十分钟，这种两段式设计比直接对300帧做自注意力稳得多。

最后的习惯：每次实验记录一个配置版本号，模型结构、采样帧数、学习率、权重衰减全记下来。MAE不是黑匣子，误差从7.5降到6.8可能来自采样策略的调整，也可能来自随机种子的运气，不做记录的话，好结果复现不出来也是最打击人的。希望这篇笔记帮你少走几步弯路，让AVEC2014和ResNet跑出属于你的第一个可用的抑郁筛查基线。

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