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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。

bert-base-uncased-emotion - BERT模型用于情感分析的优化与应用
GithubHuggingfacePyTorch Lightningbert-base-uncased-emotion开源项目情感分析情感类别数据集模型
该项目基于bert-base-uncased模型,并使用PyTorch Lightning技术在一个情感数据集上进行了微调,支持文本分类和情感分析。训练参数包括128的序列长度、2e-5的学习率、32的批处理大小和4个训练周期,运行在两块GPU上。尽管模型尚未最优化,但在实际应用中显示出一定效果,达到了0.931的验证精度。更多项目详情可以通过nlp viewer查看。
yolov5-face - 基于YOLOv5框架的实时高精度人脸检测
BlazeFaceGithubMulti-Task-FacialTensorRTYOLOv5-facencnn-android-yolov8-face开源项目
基于YOLOv5框架的实时高精度人脸检测。该项目展示了不同版本(包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8)在人脸检测中的性能表现,不同难度和硬件环境下的测试结果。提供了多种开源演示和预训练模型下载链接,支持多个平台如TensorRT、Android、OpenCV等。详细的训练和评估指南帮助用户在WIDERFace数据集上进行测试和验证。
dl-for-emo-tts - 通过深度学习实现情感语音合成
GithubTacotron优化器开源项目情感语音合成数据集深度学习
项目通过深度学习实现情感语音合成,包括Tacotron和DCTTS模型的应用。详细介绍了使用的数据集、相关文献和多种模型微调策略,如调整学习率和冻结网络层。尽管面临情感数据集有限的问题,但实验验证了改进方案对低资源情感TTS传递学习的有效性。
Linux-FaceRecognition-FaceLivenessDetection - Linux服务器上的人脸识别与活体检测SDK
GithubLinux服务器Recognito人脸识别开源项目活体检测面部属性分析
该项目展示了Linux服务器平台下的人脸识别、活体检测和面部属性分析SDK。适用于eKYC解决方案和CCTV系统,提供可靠的身份验证和防欺诈功能。用户可通过Docker镜像轻松部署,并且提供详细的安装指南和支持信息。
yolov3-tf2 - YOLOv3的TensorFlow实现,目标检测解决方案
GithubTensorFlow 2.0YoloV3开源项目检测训练预训练权重
该项目采用TensorFlow 2.0实现YOLOv3,提供预训练权重、推理示例和迁移学习功能,支持GPU加速、eager模式和图模式训练,并集成absl-py。用户可以方便地安装、训练和进行实时视频检测,同时支持TF模型导出和Serving。
fast-reid - 重识别方法和工具箱
FastReIDGithubPyTorch人脸识别开源项目模型转化重识别
FastReID是一个研究平台,实现了先进的实例重识别算法,重新编写前一版本(reid strong baseline)而来。该平台支持图像检索和人脸识别等多项任务,具备自动混合精度训练、多GPU分布式训练、模型蒸馏等功能,支持多种骨干网络结构和多个数据集的同时测试。新更新包括支持DG-ReID和Vision Transformer骨干网络。更多信息请参考官方文档。
video_features - 多模态视频特征提取框架 支持多种深度学习模型
GitHub项目Github多模态分析开源项目深度学习模型视频特征提取计算机视觉
video_features是一个开源的视频特征提取框架,支持视觉、音频和光流等多种模态。该框架集成了S3D、R(2+1)d、I3D-Net等动作识别模型,VGGish声音识别模型,以及RAFT光流提取模型。它支持多GPU和多节点并行处理,可通过命令行或Colab快速使用。输出格式灵活,适用于视频分析相关的研究和应用。
keras-ocr - 基于Keras的开源文本检测和OCR解决方案
Githubkeras-ocr图像处理开源项目文字识别深度学习计算机视觉
keras-ocr是一个开源的文本检测和OCR工具包,集成了CRAFT检测模型和CRNN识别模型。该项目提供高级API用于训练和部署OCR流程,支持Python 3.6+和TensorFlow 2.0.0+环境。keras-ocr自带预训练模型,在COCO-Text验证集上表现接近主流云服务。它为开发者提供了一个灵活、高效且易于使用的OCR开发平台。
pytorch-fid - 生成对抗网络图像质量评估工具
FIDFréchet Inception DistanceGANsGithubPyTorchTensorflow开源项目
pytorch-fid是一款用于计算生成对抗网络(GAN)样本质量的Fréchet Inception Distance(FID)分数的工具。该工具将官方的Tensorflow实现移植到PyTorch,确保相似的准确性和方便性。用户可以自由选择特征层,适应不同的数据集,还支持GPU加速和保存原始数据集的统计信息,便于进行多模型比较,适合研究和开发高质量图像生成模型。
Expressive-FastSpeech2 - 非自回归表情文本到语音合成技术
Expressive-FastSpeech2Github多语言支持对话TTS开源项目情感TTS非自回归TTS
Expressive-FastSpeech2是一个非自回归表情文本到语音(TTS)的研究项目,专注于emotional和conversational TTS。该项目使用AIHub多模态视频AI数据和IEMOCAP数据库进行韩语和英语的处理,并提供了不同语言适应和数据处理的指导。
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