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yolov9-face-detection

YOLOv9在WIDER Face数据集上的人脸检测实现

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。

celebs_face_image_detection - 明星面部图像识别的高效开源工具
F1分数GithubHuggingfacegoogle/vit-base-patch16-224-in21k召回率名人脸部识别开源项目模型精确率
该项目通过处理面部图像来识别明星姓名,准确率约为93%。基于Google的ViT模型进行训练和优化,有效提高识别速度和准确性。Kaggle平台上提供了详细的项目描述,包括丰富的测试数据和分类报告。该工具适用于多种应用场景,如娱乐行业的明星识别、媒体内容管理以及提升用户体验的个性化服务。
facetorch - Python库支持深度学习的面部检测和分析,同时加速CPU和GPU性能
GithubPython库TorchScriptfacetorch开源项目深度学习面部分析
Facetorch是一个Python库,使用深度神经网络进行面部检测和特征分析。它支持Hydra配置,使用conda-lock和Docker进行环境重现,并通过TorchScript加速CPU和GPU性能。该工具可扩展,允许通过Google Drive上传模型文件和添加配置文件。请谨慎使用,并遵循欧盟可信AI伦理指南。
yolos-small-finetuned-license-plate-detection - 车牌识别微调模型提升物体检测能力
GithubHuggingfaceYOLOS开源项目模型模型微调目标检测视觉Transformer车牌识别
YOLOS小型模型经过微调适用于车牌检测,使用5200张图片进行训练,并在380张图片上验证,实现49.0的平均精度。模型支持PyTorch平台,并通过Python代码执行对象检测与边界框预测。其此前版本曾在ImageNet-1k和COCO 2017数据集上进行训练,具备卓越的识别性能。
faceswap - 面部识别与交换工具,支持图片和视频处理
AI换脸FaceSwapGithub人脸识别开源项目深度学习视频处理
FaceSwap是一款深度学习驱动的面部识别和交换工具,适用于图片和视频。该项目支持Windows、Linux和MacOS操作系统,通过提取、训练和转换步骤实现面部交换,并支持GPU加速处理。FaceSwap提供详细的安装和使用指南,并拥有活跃的社区支持,包括Discord服务器和专门论坛。项目遵循严格的道德标准,倡导合理合法的使用,致力于推动AI技术的学习与应用。
yolov8s-table-extraction - 基于YoloV8的表格检测与提取模型
GithubHuggingfacePyTorchYOLOv8开源项目模型深度学习目标检测表格提取
该项目利用YoloV8技术为表格检测与提取提供了解决方案,适用于有边框及无边框的表格。通过ultralyticsplus库支持,模型安装与操作便捷,精度高达0.98376。项目包含使用指南及多种模型选择,适用于快速而可靠的表格数据提取,是数据分析和管理的理想工具。
BlendFace - 创新人脸交换技术,身份编码器重新设计
BlendFaceGithub人脸交换人脸识别开源项目深度学习身份编码器
BlendFace是一个开源的人脸交换项目,专注于改进身份编码器以提升交换效果。该项目通过创新方法解决了传统模型在人脸交换中的偏差问题,同时保持了对负样本的识别能力。BlendFace提供预训练模型和示例代码,便于研究人员进行复现和扩展研究。项目成果已在ICCV 2023会议上发表,为人脸交换技术带来新的突破。
IP-Adapter-FaceID - 基于面部ID的多风格人像生成技术
GithubHuggingfaceIP-Adapter-FaceIDStable Diffusion人脸识别图像生成开源项目模型深度学习
IP-Adapter-FaceID 是一个开源AI模型,利用面部识别技术的ID嵌入生成多样化风格的人像图像。用户只需提供文本提示和面部图像,就能创建保持ID一致性的各种风格人像。该项目还包括SDXL版本和专门的肖像模式,进一步增强了图像生成能力。这一技术为数字艺术创作和个性化内容生成提供了新的可能性。
opencv_zoo - OpenCV深度学习模型库及多平台性能评测
GithubOpenCV人工智能应用开源项目模型性能基准深度学习模型计算机视觉
opencv_zoo是一个针对OpenCV DNN优化的深度学习模型库,涵盖人脸检测、目标跟踪、图像分割等多种计算机视觉任务。该项目提供各类预训练模型,并包含多平台性能基准测试结果,便于开发者选择合适模型。此外,项目还提供详细的安装指南和使用示例,有助于快速集成和应用。
YOLOv5-Lite - 轻量级高性能目标检测模型的优化与部署
GithubYOLOv5-Liteablation实验开源项目性能优化模型比较部署
YOLOv5-Lite通过优化YOLOv5模型实现了轻量化、加速推理和简化部署。通过消融实验减少了Flops、内存占用和参数,并采用Shuffle Channel和YOLOv5 Head降低Channels。在Raspberry Pi 4B上输入320×320帧能达到至少10+ FPS。该项目提供各种测试模型和对比结果,展示在多种硬件平台上的性能,并包含详细的教程和下载链接。
DeepCamera - 提供面部识别侵入检测、跌倒检测和停车监控等多项功能,用先进AI技术升级传统监控摄像头和CCTV/NVR
DeepCamera利用先进AI技术升级传统监控摄像头和CCTV/NVR,提供面部识别侵入检测、跌倒检测和停车监控等多项功能。该项目开源并简化了边缘AI开发,便于用户快速部署AI应用,有效提高监控系统的性能和效率。
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