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yolov8-face

YOLOv8优化的实时人脸检测与关键点定位框架

yolov8-face项目基于YOLOv8架构,专注于人脸检测和关键点定位。该项目提供多个模型版本,涵盖轻量级到高精度的不同需求,适用于各种应用场景。支持Android和OpenCV等多平台部署,具备高精度和实时性能。新增的yolov8-lite系列进一步优化了模型大小和计算效率,使其更适合移动设备和嵌入式系统应用。

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。
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。
ultralytics - 适用于对象检测、跟踪、实例分割和图像分类等多种应用场景的多功能对象检测模型
GithubUltralyticsYOLOv8姿态估计实例分割开源项目目标检测
Ultralytics的YOLOv8是一款前沿对象识别模型,提供了与前代产品相比更优化的特性。适用于对象检测、跟踪、实例分割和图像分类等多种应用场景,其高速准确性和用户友好性使其成为AI领域开发者的优选。更多细节,请参阅官方文档或参与Discord社区互动。
yolov7 - 实时目标检测算法实现性能新突破
GithubYOLOv7开源项目性能优化深度学习目标检测计算机视觉
YOLOv7是一款高效的实时目标检测算法,在MS COCO数据集上实现了51.4% AP的性能。该项目提供多种模型变体,包括YOLOv7-X和YOLOv7-W6等,适用于不同应用场景。此外,YOLOv7还具备姿态估计和实例分割功能,支持多GPU训练、迁移学习和模型导出,是一个全面的目标检测解决方案。
yolov9 - 高效准确的目标检测算法
GithubYOLOv9开源项目深度学习目标检测神经网络计算机视觉
YOLOv9是一种新型目标检测算法,采用可编程梯度信息技术提高学习能力。该开源项目提供YOLOv9的官方实现,包含预训练模型、训练评估脚本和使用文档。在COCO数据集上,YOLOv9展现出优异的检测性能,同时保持较低的模型复杂度。研究人员和开发者可利用这一工具进行高效准确的目标检测任务。
yolov10 - 实现实时端到端目标检测新突破
GithubYOLOv10人工智能实时检测开源项目目标检测端到端
YOLOv10是新一代实时端到端目标检测模型,通过创新的无NMS训练策略和全面的效率-准确度优化设计,在推理速度和计算效率方面实现显著提升。COCO数据集实验结果表明,YOLOv10在不同模型规模下均达到了业界领先的性能和效率水平,为实时目标检测领域带来新的发展方向。
YOLOv8-multi-task - 轻量级神经网络实现实时多任务目标检测与分割
GithubYOLOv8多任务学习开源项目目标检测自动驾驶语义分割
YOLOv8-multi-task项目提出了一种轻量级神经网络模型,可同时执行目标检测、可行驶区域分割和车道线检测等多任务。该模型使用自适应拼接模块和通用分割头设计,在提高性能的同时保持高效率。实验表明,该模型在推理速度和可视化效果方面优于现有方法,适用于需要实时处理的多任务场景。
ONNX-YOLOv8-Object-Detection - 将YOLOv8模型转换为ONNX格式的方法
GPUGithubONNXYOLOv8开源项目模型转换目标检测
本项目提供了一种将YOLOv8模型转换为ONNX格式的高效方法,支持在NVIDIA GPU或CPU上进行对象检测。确保输入图片尺寸与模型要求一致,以获得最佳检测精度。项目配有详细的安装指南和推理示例,包括图片、摄像头和视频推理,方便开发者快速上手并应用于实际场景。
YOLOv6 - 高性能目标检测框架支持多场景应用
GithubYOLOv6开源项目模型训练深度学习目标检测计算机视觉
YOLOv6是一款高效的目标检测框架,提供从轻量级到大型的多种模型选择。它在速度和精度上取得平衡,支持量化和移动端部署,适用于各种实时检测场景。最新版本还引入了分割功能,扩展了应用范围。YOLOv6不仅适用于工业领域,还可广泛应用于安防、交通等多个领域。
yolov8-streamlit-detection-tracking - YOLOv8和Streamlit打造的实时目标检测追踪应用
GithubStreamlitYOLOv8实时目标检测对象追踪开源项目计算机视觉
该项目基于YOLOv8和Streamlit开发,提供实时目标检测和追踪功能的Web应用。支持RTSP、UDP、YouTube等多种视频源,以及静态视频和图像处理。用户可通过直观界面调整模型参数,查看可视化结果并下载。项目展示了计算机视觉与Web应用的集成,适合学习和演示目的。
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