FindingEmo 是由鲁汶大学等机构构建的全新图像数据集，专门用于情感识别任务。

该数据集包含了 25,000 张图片的注释。与传统数据集不同，FindingEmo 专注于自然场景中涉及多个人物的复杂情境，并对整个场景的情感内容进行了注释，而不仅仅是个体的情感。注释的维度包括情感价值、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 链接以及所有相关的源代码。 FindingEmo 数据集是一个复杂且具有挑战性的数据集，涵盖了丰富的情感维度，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。