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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人脸检测目标检测深度学习计算机视觉Github开源项目

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。

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介绍相关项目
DAMO-YOLO - 基于YOLO系列和嵌入包括神经网络架构搜索及轻量级算法在内的多项新技术的对象检测算法
DAMO-YOLOGithub开源项目性能优化检测模型目标检测算法更新
DAMO-YOLO, 阿里巴巴DAMO实验室的先进对象检测技术，基于YOLO系列和嵌入包括神经网络架构搜索及轻量级算法在内的多项新技术，以优化性能和效率。针对广泛行业场景，提供一站式解决方案，从训练到部署全面支持。
yoloair2 - 多模型集成的YOLO目标检测工具库
GithubPyTorchYOLOAir2YOLO系列开源项目模型改进目标检测
YOLOAir2是一个基于PyTorch的YOLO系列算法工具库,集成了YOLOv7、YOLOv5等多种YOLO变体。它统一了模型代码框架和应用方式,支持用户自由组合backbone、neck和head模块,以构建定制化的目标检测网络。除目标检测外,该项目还整合了实例分割、图像分类等相关任务,为计算机视觉研究提供了便利的实验平台。
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。
LeYOLO - 可扩展高效的目标检测CNN架构
COCO数据集GithubLeYOLO开源项目目标检测神经网络计算效率
LeYOLO是一种新型目标检测模型系列，通过创新的CNN架构设计实现了计算效率与准确性的优化平衡。该模型引入高效主干网络缩放、快速金字塔架构网络和解耦网络中的网络检测头，大幅降低计算负载。在COCO验证集上，LeYOLO-Small仅使用4.5 GFLOP就达到38.2%的mAP，比YOLOv9-Tiny减少42%计算量。LeYOLO系列具有强大可扩展性，适用于从超低计算需求(<1 GFLOP)到高效高性能(>4 GFLOPs)的多种场景。
face-api - AI人脸检测与识别、年龄性别情感预测，适用于浏览器和NodeJS
FaceAPIGithubNodeJSTensorFlow/JS人脸识别开源项目浏览器
该项目基于TensorFlow/JS，提供高级人脸检测、旋转跟踪、识别人脸、预测年龄、性别和情感功能，适用于浏览器和NodeJS环境。项目提供在线演示、详细文档和教程，以及多种使用场景的示例代码，帮助开发者快速上手和集成。无论是静态图片还是实时摄像头数据处理，均能提供精准高效的结果。
insightface - 综合人脸分析开源工具库
GithubInsightFace人脸对齐人脸检测人脸识别开源项目深度学习
InsightFace是一个综合人脸分析开源工具库,基于PyTorch和MXNet实现。它涵盖人脸识别、检测和对齐等多个任务,提供高效算法、训练数据和网络设计。支持ArcFace、RetinaFace等方法,并包含多种网络骨干。该项目还提供评估流程和预训练模型,适用于人脸分析的研究与应用。
retinaface - 深度学习人脸检测和标志识别工具
GithubPythonRetinaFace人脸检测人脸识别开源项目深度学习
RetinaFace是一个基于深度学习的高效人脸检测工具，能够在人群中准确检测人脸，并识别人脸标志。它是insightface项目的一部分，支持TensorFlow和MxNet。通过pip安装后，RetinaFace可以检测图像中的人脸并返回坐标和标志。结合ArcFace，形成了完整的人脸识别管线。其功能包括检测、对齐、标准化、表示和验证，显著提升了识别准确性。适用于需要高精度人脸识别的应用场景，并支持社区贡献和多种方式的支持。
DeepStream-Yolo - NVIDIA DeepStream SDK的YOLO模型配置与优化指南
CUDADeepStreamGithubNVIDIATensorRTYOLO开源项目
该项目为多个版本及平台的YOLO模型提供NVIDIA DeepStream SDK配置和优化指南，包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8等。项目功能涵盖INT8校准、动态批处理及GPU边界框解析，并提供详细的安装、使用和自定义模型指南，帮助用户实现高效的GPU处理和模型转换。
YOLOv8-TensorRT - 通过TensorRT加速YOLOv8模型，提供在CUDA环境下的快速部署和推理解决方案
CUDAGithubONNXPyTorchTensorRTYOLOv8开源项目
本项目通过TensorRT加速YOLOv8模型，提供在CUDA环境下的快速部署和高效推理解决方案。包括环境准备、模型导出、引擎构建和多种推理方法，支持Python和C++语言。特性涵盖ONNX模型导出、端到端引擎构建和模型推理，适用于图像和视频的不同输入源。支持Jetson设备，并附有详细的文档和脚本，便于操作，提升深度学习应用性能。
awesome-yolo-object-detection - YOLO目标检测开源项目与资源汇编
GithubYOLO实时检测开源项目机器学习目标检测视觉AI
提供YOLO目标检测的全面资源汇编。包含官方以及多个针对特殊任务或硬件的优化版本，涵盖YOLOv1至YOLOv7等系列。项目中还包括丰富的学习资源、应用示例及工具，为学者和开发者提供了解及使用YOLO技术的优质资料。
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