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体育中的对象检测与影像分析

Roboflow sports 物体检测图像分割关键点检测 Github 开源项目

该项目旨在通过对象检测、图像分割和关键点检测等技术，解决体育分析中的多项挑战。提供的体育数据集和工具包能够优化球体追踪、球员号码识别、球员追踪和重新识别，以及相机校准功能。用户可以在Python环境下安装源代码，并利用开源数据集推进体育数据分析的发展。

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。

yolov10n - YOLOv10n：实时对象检测的创新技术

COCO数据集GithubHuggingfacePyTorch模型YOLOv10实时物体检测开源项目模型计算机视觉

YOLOv10n项目展示了对象检测的实时进展，结合计算机视觉与对象识别算法。其基于PyTorch的实现并支持COCO数据集用于训练与推理，保证了性能和应用的广泛性。简单的安装和模块调用，提供了快速的目标物体检测及识别功能，支持优化模型上传至相关平台，提升模型精度与效率。

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。

semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型

GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库

该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型，支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景，涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型，支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新，包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集，实现高效的语义分割。

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。

玩球吧 - 提供全面体育赛事直播和资讯的在线平台

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玩球吧网站提供专业的体育赛事直播和资讯服务,包括足球、篮球等多项运动。覆盖中超、英超、NBA等热门赛事,实时更新比分、赛程和积分榜。网站设有体育新闻栏目,方便用户掌握最新动态。简洁界面和便捷观看体验,为体育爱好者打造优质的在线观赛平台。

Pixellot - 智能体育赛事自动化制作与分析平台

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Pixellot提供AI驱动的体育赛事自动化制作解决方案,包括智能摄像、直播、数据分析和商业变现。其系统无需人工操作即可捕捉和制作比赛,显著降低制作成本。该技术已在全球广泛应用于各级别赛事,让更多体育内容得以呈现,为观众、教练和运动员带来优质体验。Pixellot致力于用创新科技推动体育产业发展,让每场比赛都能被记录和分享。

podos_soccer_model - 开源足球比赛预测模型：基于变压器架构

GithubHuggingfacePodosPyTorch开源项目数据分析机器学习模型模型足球比赛预测

Podos是一个开源的足球比赛预测模型，采用变压器架构，拥有276K参数。该模型利用23个输入参数，包括赔率、球队表现和连胜连败等数据进行预测。虽然存在一定的主场偏差，但Podos为足球比赛预测提供了可靠基础，并有潜力进行进一步优化。用户可以直接使用或通过Bettensor平台集成此模型。

ezML - 专业的计算机视觉视频分析解决方案

AIAI工具Computer VisionezML视频分析运动分析

ezML提供专业的计算机视觉视频分析解决方案，通过预构建模型和分析工具实现视觉任务自动化和时序洞察提取。产品覆盖体育、制造、物流、电商等行业，包括运动分析引擎、咨询服务和API接口，便于企业集成和部署先进的计算机视觉应用。

opensphere - 统一的高维球面人脸识别训练评估框架

GithubOpenSpherePyTorch人脸识别开源项目深度学习超球面

OpenSphere是基于PyTorch的高维球面人脸识别库,提供统一的训练和评估框架。该项目将损失函数与其他组件解耦,支持公平比较不同损失函数。OpenSphere实现了多种先进的损失函数和网络架构,包括SphereFace系列,并集成了丰富的数据集。这一开源平台旨在为相关研究提供可复现的基准环境。

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