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fer

面部表情识别与情绪检测的开源解决方案

FER是一个功能强大的开源面部表情识别工具,支持Python 3.6及以上版本,依赖OpenCV和TensorFlow进行表情检测。该工具能识别视频中的面部表情,输出JSON格式数据,支持MTCNN和Haar Cascade分类器,使情绪检测更为精准。通过简单的编程接口,可以快速在本地或通过TF Serving云端运行表情识别,适用于多种应用场景。

awesome-emotion-recognition-in-conversations - 对话情感识别的最新研究资源与进展综述
Github对话系统开源项目情感识别机器学习深度学习自然语言处理
本文整理了对话情感识别(ERC)领域的全面论文阅读列表,包括上下文情感分析、讽刺识别和对话行为分类等相关研究。列表涵盖ERC的概述文章、数据集、最新方法及相关任务,为研究人员提供了丰富的参考资源。内容持续更新,欢迎补充相关论文。
sentiment_analysis_model - BERT模型的情感分析应用
BERTGithubHuggingface开源项目情感分析无监督学习模型模型描述预训练
该情感分析模型基于BERT,在大规模英语语料的自监督训练基础上,具备双向语句理解能力,经过精细调优,专注于文本分类任务,该项目微调BERT模型以进行情感分析,可用于自动提取文本中的情感特征。
opencv_zoo - OpenCV深度学习模型库及多平台性能评测
GithubOpenCV人工智能应用开源项目模型性能基准深度学习模型计算机视觉
opencv_zoo是一个针对OpenCV DNN优化的深度学习模型库,涵盖人脸检测、目标跟踪、图像分割等多种计算机视觉任务。该项目提供各类预训练模型,并包含多平台性能基准测试结果,便于开发者选择合适模型。此外,项目还提供详细的安装指南和使用示例,有助于快速集成和应用。
finbert-finnsentiment - 芬兰语情感分析的高精度FinBERT模型
FinBERTFinnSentimentGithubHuggingface开源项目情感分析模型许可协议评估结果
FinBERT模型通过FinnSentiment数据集进行精调,专为芬兰语情感分析设计。该模型使用90%的数据进行训练,10%用于评估,在准确率、F1评分、精确性和召回率方面表现出色。适用于需要高精度情感分析的场景,并支持研究与商业应用,遵循CC BY 4.0协议。
attention-ocr - 基于注意力机制的视觉OCR模型,实现与导出工具
Attention-OCRGithubOCRTensorflow人工智能图像识别开源项目
该项目提供了基于注意力机制的OCR模型,结合了CNN与LSTM,用于图像识别,并能够导出为SavedModel或frozen graph格式。用户可以通过生成TFRecords数据集、训练、测试及可视化等步骤完整运行该OCR系统。项目还支持通过Tensorflow Serving提供REST API服务,并可以在Google Cloud ML Engine上进行模型训练。目前该项目依赖Tensorflow 1.x,未来计划升级到Tensorflow 2。
FollowYourEmoji - 基于扩散模型的自由风格肖像动画生成框架
AI绘图Follow-Your-EmojiGithub人像动画开源项目自由风格表情控制
FollowYourEmoji是一个基于扩散模型的肖像动画生成框架。该项目利用参考肖像和目标关键点序列,生成可精细控制的自由风格肖像动画。框架支持通过表情符号进行简单控制,实现个性化动画效果。项目开源了预训练模型和推理代码,便于研究人员和开发者进行进一步探索和应用。
HumanFallDetection - 多摄像头人工智能实时跌倒检测系统
GithubLSTM分类OpenPifPaf人体姿态估计多摄像头跟踪开源项目跌倒检测
HumanFallDetection项目是一个基于多摄像头和人工智能的跌倒检测系统。它整合了人体姿态估计、多目标跟踪和LSTM神经网络技术,实现实时多人跌倒检测。系统支持处理视频文件或实时摄像头数据,提供灵活的命令行配置。这一技术在老年人护理、医疗监控等领域具有重要应用价值,有助于提高安全监测效率。
opencv-course - OpenCV与Python实现计算机视觉全面指南
GithubOpenCVPython人脸识别图像处理开源项目计算机视觉
本项目提供了一个4小时的Python OpenCV课程,内容涵盖从基础安装到高级应用。课程主题包括图像和视频处理基础、颜色空间转换、边缘检测、人脸检测与识别等。课程还涉及Caer库用于高性能AI研究,以及BITWISE操作、直方图计算和阈值处理等高级主题。最后,学员将完成一个使用深度学习对《辛普森一家》角色进行分类的项目。这个全面的课程旨在帮助Python开发者迅速掌握OpenCV和计算机视觉技能,并提供详细的时间戳,方便学习者快速定位所需内容。
Fast-BEV - 新一代鸟瞰视角感知系统
Fast-BEVGithub开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉鸟瞰图感知
Fast-BEV是一种先进的鸟瞰视角感知系统,专注于3D目标检测和BEV语义分割。该项目针对自动驾驶等应用场景进行了优化,提供多种模型配置和CUDA、TensorRT加速支持。Fast-BEV不仅在性能和速度方面表现卓越,还提供了完整的安装指南、数据准备流程和训练方法,为研究人员和开发者提供了强大的工具。作为领先的感知算法和计算机视觉解决方案,Fast-BEV为鸟瞰视角感知任务设立了新的标准。
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