yolov9-face-detection

YOLOv9在WIDER Face数据集上的人脸检测实现

YOLOv9 人脸检测深度学习计算机视觉 WIDER Face数据集 Github 开源项目

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。

文档

yolov5n-license-plate - 基于YOLOv5的轻量级车牌检测模型

GithubHuggingfacePyTorchYOLOv5开源项目机器视觉模型目标检测车牌识别

基于YOLOv5架构开发的轻量级车牌检测模型，通过pip快速安装部署。模型支持自定义参数配置，包括置信度阈值和IoU阈值调节，并集成了数据增强功能。提供完整的模型加载、推理和微调接口，可用于实际车牌检测场景，在验证集上展现出较高的检测精度。

detectron2 - Facebook开源的高性能目标检测和图像分割框架

Detectron2Github图像分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉

Detectron2是Facebook AI Research开发的开源计算机视觉库，提供先进的目标检测和图像分割算法。它支持全景分割、Densepose和级联R-CNN等功能，可用于研究项目和生产应用。该库训练速度快，支持模型导出，并提供大量预训练模型。Detectron2为研究人员和开发者提供了强大而灵活的工具，推动计算机视觉技术的发展和应用。

edgeyolo - 优化边缘设备性能的模型，支持ONNX和TensorRT导出

COCO2017EdgeYOLOGithubHuawei AscendNvidia Jetson AGX XavierTensorRT开源项目

EdgeYOLO为边缘设备优化，在Nvidia Jetson AGX Xavier上达34FPS，并通过RH loss提升小型和中型物体检测。支持COCO2017和VisDrone2019数据集，提供多种模型格式和部署代码，包括RKNN、MNN和TensorRT。项目定期更新，并集成了SAMLabeler Pro工具，支持多人远程标注。可快速上手和训练，适配不同设备和应用场景。

3D-BoundingBox - 使用深度学习与几何方法，实现高效的3D边界框估计

3D Bounding BoxGithubKittiPyTorchYOLOv3开源项目深度学习

项目提供基于PyTorch的深度学习解决方案，通过结合YOLOv3和2D-3D几何转换，实现高效3D边界框估计。主要功能包括下载预训练权重、通过视频和图像数据进行模型推理和训练，依赖PyTorch和其他深度学习库。项目未来计划是在Kitti数据集上训练自定义YOLO网络和姿态可视化。目前版本每帧处理时间约为0.4秒，并计划进一步提升速度。文档中详细介绍了模型训练步骤及实际应用操作。

easyportrait - 人像分割和面部解析大规模数据集

EasyPortraitGithub人像分割人工智能开源项目数据集面部解析

EasyPortrait是一个包含40,000张高质量标注RGB图像的数据集，用于人像分割和面部解析研究。数据集提供9个类别的标注，涵盖背景、人物、皮肤、眉毛、眼睛等。它可应用于视频会议背景移除、面部美化等多个场景。数据集基于用户ID划分训练、验证和测试集，并提供多个基线模型的预训练权重，为计算机视觉研究提供了有价值的资源。

yolos-tiny - 轻量级Vision Transformer目标检测模型

COCO数据集GithubHuggingfaceYOLOS图像处理开源项目模型目标检测视觉转换器

YOLOS-tiny是基于Vision Transformer的轻量级目标检测模型,在COCO 2017数据集上微调。模型采用简单架构,通过双边匹配损失训练,可预测物体类别和边界框。在COCO验证集上达到28.7 AP,与复杂框架性能相当。YOLOS-tiny为资源受限场景提供高效目标检测方案,适用于各种计算机视觉应用。

deep_sort_pytorch - 使用PyTorch实现的Deep Sort多目标追踪算法

Deep SortGithubMask RCNNPyTorchYOLOv3YOLOv5开源项目

本项目实现了基于PyTorch的Deep Sort多目标追踪算法，结合CNN模型进行特征提取，并采用YOLOv3和YOLOv5等先进检测器代替原始的FasterRCNN。项目还支持多GPU训练和多类别目标追踪，并引入了Mask RCNN实例分割模型。用户可以使用Python和PyTorch轻松启动和自定义项目，适用于行人再识别等任务。详细的更新日志和使用指南使其对机器学习及计算机视觉爱好者和研究人员尤为有用。

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。

jeelizFaceFilter - 精确的面部检测与追踪库，适用于多种3D引擎的增强现实应用

GithubJavaScriptWebGL增强现实开源项目轻量化面部追踪

这款JavaScript库利用WebRTC技术从摄像头视频流中实时检测和追踪面部，并可以叠加3D内容用于增强现实应用。该库设计轻量，独立于任何第三方库或3D引擎，提供原始面部数据确保能兼容任意框架。涵盖多个示例和辅助工具，便于快速实现高级应用，如头部运动追踪和面部滤镜。支持THREE.JS、BABYLON.JS等多种主流3D引擎，且持续更新新演示，是开发基于面部增强现实应用的理想选择。

rtdetr_r50vd - 全新RT-DETR模型提升精度与速度的实时物体检测方案

GithubHuggingfaceRT-DETRYOLO变压器实时应用开源项目模型目标检测

RT-DETR是面向实时物体检测的创新模型，通过混合编码器和最小化不确定性查询选择，实现高精度和快速检测。模型在COCO和Objects365数据集训练，支持速度调整以适应多种场景。RT-DETR-R50/R101在COCO上分别取得53.1%和54.3%的平均精度，在T4 GPU上达到108和74 FPS，性能超过YOLO模型。

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