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面部表情识别与情绪检测的开源解决方案

FERPythonOpenCVTensorflow情感识别Github开源项目

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。

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介绍相关项目
yolov9-face-detection - YOLOv9在WIDER Face数据集上的人脸检测实现
GithubWIDER Face数据集YOLOv9人脸检测开源项目深度学习计算机视觉
这个开源项目展示了如何利用YOLOv9模型在WIDER Face数据集上实现高精度人脸检测。项目提供了完整的工作流程，包括安装指南、预训练模型、数据准备、训练和推理方法。同时还包含数据集转换脚本和配置文件，方便研究者和开发者快速上手并应用于实际场景。
keras-cv - 跨框架模块化计算机视觉工具集
GithubKerasKerasCV开源项目模型训练深度学习计算机视觉
keras-cv 是基于 Keras 3 的模块化计算机视觉库，兼容 TensorFlow、JAX 和 PyTorch。它为数据增强、分类、目标检测等视觉任务提供高级组件，支持跨框架迁移，并包含预训练模型。该库旨在帮助开发者高效构建生产级计算机视觉应用。
SlowFast - 开源视频理解框架 提供多种先进模型架构
GithubPySlowFast开源项目深度学习神经网络模型视频理解计算机视觉
PySlowFast是FAIR开发的开源视频理解代码库，提供高效训练的先进视频分类模型。支持SlowFast、Non-local Neural Networks、X3D和Multiscale Vision Transformers等多种架构。该框架便于快速实现和评估视频研究创新，涵盖分类、检测等任务。PySlowFast兼具高性能和轻量级特点，适用于广泛的视频理解研究。
TF-SimpleHumanPose - 2D多人体姿态估计和追踪的简易基线方法
GithubMS COCOTensorFlow姿态估计开源项目简单基线跟踪
该项目是利用TensorFlow实现的2D多人体姿态估计与追踪代码库，兼容多个数据集如MPII、PoseTrack 2018和MS COCO 2017。其代码简洁灵活，提供训练、测试和可视化功能，并生成与MS COCO和PoseTrack兼容的输出文件。在CUDA和cuDNN环境的Ubuntu系统上进行多GPU训练和测试。
rubert-tiny2-cedr-emotion-detection - 俄语情感识别的多标签分类模型
Adam优化器CEDR数据集GithubHuggingfaceRuBERT多标签分类开源项目情感分类模型
该模型基于cointegrated/rubert-tiny2进行微调，适用于俄语文本的多标签情感分类任务。模型在CEDR数据集上经过40个周期的训练，学习率为1e-5，批次大小为64。测试结果显示，模型在愉悦、悲伤、惊讶等情感识别上的表现优异，AUC平均值为0.8956，F1微平均值为0.9280，可用于多种俄语文本情感分析场景。
easy-tensorflow - TensorFlow教程与简化代码示例
Easy-TensorFlowGithubPythonTensorFlow开源项目教程深度学习
Easy-TensorFlow提供详尽的教程和简化的代码实现，旨在简化学习路径。项目涵盖从基础到高级的教程，每个步骤都有全面解释和源代码示例。它强调低层和高层网络训练接口、Tensorboard可视化工具、多GPU支持等特性。无论是新手还是有经验的开发者，都可以通过这些教程更加高效地掌握TensorFlow。
PoseFlow - 高效实时人体姿态追踪算法
GithubPoseFlow人体姿态跟踪多人姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
PoseFlow是GitHub上的开源人体姿态追踪项目，在实时多人追踪方面表现出色。它在PoseTrack挑战赛中achieve了高精度，支持各种数据集和可视化。该算法结合了深度学习和计算机视觉技术，适用于动作识别、行为分析等AI应用。PoseFlow提供Python实现，易于集成到现有系统中。它集成了AlphaPose和DeepMatching/ORB特征匹配技术，实现了高效准确的追踪。该项目提供完整代码和使用文档，可应用于计算机视觉、动作分析等领域。
tensorflow - 开源机器学习平台的最新发展
APIGithubTensorFlow开源平台开源项目机器学习神经网络
TensorFlow是一个开源的机器学习平台，拥有完整的工具和资源生态系统。它由Google Brain团队开发，提供Python和C++的API支持，适应多种研究和应用需求。用户可以参照官方文档进行安装，包括使用pip、Docker以及从源码构建等方法。TensorFlow定期更新以提升性能和安全性。
Attendance-Management-system-using-face-recognition - Python实现的人脸识别考勤系统
GithubOpenCVPython人脸识别开源项目机器学习考勤系统
这是一个基于Python和OpenCV的人脸识别考勤系统项目。系统具备人脸识别、自动考勤、新用户注册和人脸训练等功能。它为不同科目生成独立的CSV文件存储考勤数据，并支持表格形式查看。项目代码开源，适合学习和二次开发。
twitter-roberta-base-emotion-multilabel-latest - 精确识别推文情绪的多标签分类模型
GithubHuggingfacetweetnlptwitter-roberta-base-emotion-multilabel-latest多标签分类开源项目情感分析机器学习模型
该项目微调了cardiffnlp/twitter-roberta-base-2022-154m模型，专注于SemEval 2018情感分析任务，显著增强推文的多标签情绪分类能力。模型在测试集上的F1 micro为0.7169，F1 macro为0.5464，是推文情感分析的理想选择。适用于tweetnlp和transformers中的文本分类任务，支持通过Python加载工具进行灵活使用，有助于社交媒体情感解析。
相关项目
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