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yoha

精确的手部追踪引擎

Yoha手部追踪TensorFlow.jsnpmJavaScriptGithub开源项目

Yoha是一款适用于实用场景的手部追踪引擎，支持多种手势检测，提升应用的交互性。通过TensorFlow.js进行浏览器推理，目前支持21个2D关键点坐标检测、手势检测和手部方向检测等功能。虽然Yoha处于beta阶段，移动设备性能有限，但在桌面设备上有良好的实时体验。未来将添加更多语言支持和功能，适合希望增强用户互动的开发者。

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介绍知识库相关项目
PHALP - 基于3D外观、位置和姿态预测的人体跟踪技术
3D外观预测GithubPHALP人体跟踪位置预测姿态预测开源项目
PHALP是一个开源的3D人体跟踪项目，利用人体3D外观、位置和姿态预测实现精确跟踪。该项目提供完整代码实现，包含安装指南、演示代码、数据集准备和评估工具。PHALP可处理视频文件、YouTube视频和图像目录等多种输入源，并具备多样化的可视化功能。这一工具为人体动作分析和计算机视觉研究提供了有力支持。
yolov5 - 视觉AI对象检测和图像分类技术
YOLOv5，一款由Ultralytics开源的视觉AI模型，支持对象检测、图像分割与分类。提供全面文档及社区支持，适合各级用户使用，并定期更新以集成最新技术。
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。
Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation - 实时多人人体姿态估计的开源实现
CVPRGithubMSCOCO Keypoints ChallengeOpenPosePart Affinity FieldsRealtime Multi-Person Pose Estimation开源项目
该项目展示了一种无需人体检测器的实时多人人体姿态估计方法，曾获2016年MSCOCO关键点挑战赛冠军等多个奖项。项目提供了C++、TensorFlow、Pytorch等多种实现版本，适用于不同应用场景。页面还包括详细的测试与训练步骤，以及相关的代码库和资源链接，适合研究人员和开发者使用。
yomo - 开源LLM函数调用框架和地理分布式AI应用构建平台
AIGithubQUICYoMo地理分布式开源项目无服务器架构
YoMo是一个开源的地理分布式AI应用构建平台，采用QUIC协议及有状态无服务器架构，提升AI应用的效率和安全性，优化用户体验。
yolov8-face - YOLOv8优化的实时人脸检测与关键点定位框架
GithubYOLOv8人脸检测开源项目深度学习目标检测计算机视觉
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。
zheye - 智能识别知乎倒立汉字验证码的开源工具
Github卷积神经网络开源项目机器学习知乎验证码识别高斯混合模型
zheye是一个开源项目，专注于识别知乎的倒立汉字验证码。该项目结合了卷积神经网络和高斯混合模型，可准确定位图中的倒立文字。zheye提供完整的训练和测试流程，包括依赖安装、模型训练和验证码评估。作为计算机视觉领域的实践案例，zheye展示了先进的图像识别技术。项目开发目的为学习和研究，使用时需遵守相关协议。
OpenSeeFace - 基于MobileNetV3的面部特征点检测，支持多种动画模型
GithubOpenSeeFaceUnityVRMVSeeFace人脸跟踪开源项目
OpenSeeFace基于MobileNetV3进行面部特征点检测，通过ONNX优化提高了在Windows平台的推理速度，实现每秒30-60帧的单人面部跟踪。该项目提供多种模型选择，结合速度与跟踪质量，可在Unity等平台上动画化VRM和Live2D模型，支持眼睛眨动检测和面部表情识别。项目在低光和高噪声环境下表现优异，适用于多种动画和实时应用场景，并提供详细示例和自定义命令。
tensorflow-yolov3 - 使用TensorFlow 2.0实现的YOLOv3目标检测教程
COCOGithubTensorFlow 2.0VOCYOLOv3开源项目目标检测
本文介绍了使用TensorFlow 2.0实现YOLOv3目标检测的方法，包括快速入门、训练自定义数据集和在VOC数据集上的评估。提供详细的代码示例和步骤说明，帮助开发者轻松训练和应用目标检测模型。文中附有中文博客链接，提供更多学习资源。
TalkingHead - 实时3D虚拟人物交互与唇形同步系统
3D头像GithubTalkingHeadWebGL唇形同步实时对话开源项目
TalkingHead是一个开源的JavaScript类，用于创建具有实时语音和唇形同步功能的3D虚拟形象。该系统集成了Ready Player Me全身3D头像和Mixamo动画，并支持字幕显示。借助Google Cloud TTS实现文本转语音，TalkingHead还提供英语、芬兰语和立陶宛语的内置唇形同步。通过ThreeJS/WebGL进行3D渲染，开发者可以将其轻松集成到各种网页应用中。
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