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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
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。
yuna - 跨平台开源动漫追踪管理工具
ElectronGithubTypeScriptVueYuna开源项目技术栈
Yuna是一个开源的动漫追踪管理工具，基于Vue、Vuex和Apollo技术栈开发。该工具提供界面用于管理观看进度和收藏作品。Yuna使用TypeScript和SCSS构建，通过Electron实现跨平台支持，为动漫爱好者提供个人动漫库管理功能。
ComfyUI-YoloWorld-EfficientSAM - YOLO-World + EfficientSAM for ComfyUI 的非官方实现，提供高效的对象检测与实例分割功能
ComfyUIEfficientSAMGithubYOLO-World实例分割对象检测开源项目
该项目非官方实现了YOLO-World和EfficientSAM，通过融合这两个模型，提供高效的对象检测与实例分割功能。版本V2.0新增了蒙版分离与提取功能，支持指定蒙版单独输出，可处理图像和视频。项目特点包括支持加载多种YOLO-World和EfficientSAM模型，提供检测框厚度、置信度阈值、IoU阈值等配置选项，以提升检测与分割的精准性。详细的视频演示和安装指南，使用户能够轻松上手，体验高效的图像处理能力。
MonocularTotalCapture - 单目3D人体姿态全方位捕捉系统
3D建模Adam模型Github人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
MonocularTotalCapture是一个开源项目，旨在实现野外环境下的单目3D人体姿态全方位捕捉。该系统同时捕捉人脸、身体和手部姿态，采用Adam可变形人体模型和OpenPose技术。基于CVPR19研究成果，项目提供完整的安装使用指南，为计算机视觉研究和3D重建提供了有力工具，仅限非商业研究使用。
TengineKit - 多功能AI算法SDK，涵盖人脸检测、特征点定位、3D人脸识别和眼部虹膜追踪等功能
AI算法GithubTengineKit人脸检测开源项目手部检测移动端
由OPEN AI LAB开发，TengineKit提供全方位的AI算法SDK解决方案，覆盖人脸检测、特征点定位、3D人脸识别和眼部虹膜追踪等功能。适用于多种移动设备，保证了优异的跨平台性能和低延迟的实时处理效果。而且，持续的技术更新使得TengineKit在行业中保持领先。
mmyolo - YOLO算法与实时对象识别工具包
GithubMMYOLOOpenMMLabYOLO系列算法实例分割开源项目目标检测
MMYOLO是一个基于PyTorch和MMDetection的开源工具包，专注于YOLO系列算法，适用于对象检测和旋转对象检测任务。该项目提供统一的基准测试、详细文档和模块化设计，便于用户构建和扩展模型。支持YOLOv5实例分割和YOLOX-Pose等功能，显著提升训练速度，并在RTMDet模型上实现了先进的性能。
nsfwjs - 基于浏览器的图像内容识别工具
GithubNSFWJSTensorFlow.js内容审核图像分类开源项目机器学习
nsfwjs是一个基于TensorFlow.js的JavaScript库，用于在客户端浏览器中识别图像内容。该工具可将图像分为绘画、色情动画、中性、色情和性感五类，准确率约为90-93%。nsfwjs支持浏览器、React Native和Node.js等多种环境，并提供模型缓存和自托管功能，以提升性能和灵活性。这个开源项目为开发者提供了一个便捷的图像内容识别解决方案。
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。
ml5-library - 针对艺术家和开发者的开源机器学习Web库
GithubTensorFlow.jsml5.js开源开源项目机器学习编程教育
ml5.js是基于TensorFlow.js构建的开源机器学习库，旨在为艺术家、开发者和学生提供易于访问和使用的机器学习技术。该库支持在浏览器中直接使用多种算法和模型，并注重伦理性计算与数据的公正使用。ml5.js不仅涵盖示例代码、教程和数据集，还构建了一体化的学习和交流平台。
machine-learning-for-the-web - 交互式机器学习在Web应用中的实践教程
GithubRunwayMLTensorFlow.jsml5.js开源项目机器学习神经网络
项目为Web开发者和创意工作者提供了机器学习在浏览器环境中的应用指南。内容覆盖预训练模型运行、自定义数据模型创建等全流程,聚焦机器学习在创意项目中的实际应用。涉及图像/声音分类、人脸/姿势识别、多媒体生成等主题,运用迁移学习、卷积神经网络等技术。通过实践,参与者可掌握常见机器学习模型的工作原理、训练方法及其在创意领域的应用潜力。
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