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opensphere

统一的高维球面人脸识别训练评估框架

OpenSphere人脸识别深度学习超球面PyTorchGithub开源项目

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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介绍相关项目
FasterLivePortrait - 高效实时AI人像动画生成框架
AI换脸FasterLivePortraitGithubONNXTensorRT实时渲染开源项目
FasterLivePortrait是一个高效的实时AI人像动画生成框架。基于TensorRT优化，在RTX 3090 GPU上可实现30+ FPS的速度。支持ONNX模型转换，便于跨平台部署。主要特性包括原生gradio应用支持、多人脸同时推理和动物模型。项目提供Docker环境，支持Windows一键运行，并兼容macOS系统。该框架为开发者提供了灵活高效的实时人像动画生成功能。
goliath - 全身虚拟化身捕捉与重建开源项目
3D建模Codec Avatar StudioGithubGoliath开源项目深度学习计算机视觉
Goliath是一个开源项目,提供全身虚拟化身捕捉和重建技术。项目包含多种捕捉数据集,涵盖可重光照头部和手部、全身和轻装、移动设备等场景。同时提供训练代码,用于生成可重光照的高斯编解码头像、手部模型和基于网格的身体模型。该技术适用于虚拟现实、增强现实和数字人等领域。项目还提供相关的代码实现,包括损失函数、独立模型、可重用模块和工具等。数据集包含相机视图、分割信息、3D关键点、配准和未配准网格,以及光照信息。开发者可通过示例数据和检查点了解数据格式,并使用提供的训练和可视化脚本进行实验。
mindcv - 基于MindSpore的开源计算机视觉框架
GithubMindCV图像分类开源项目深度学习框架计算机视觉预训练模型
MindCV是一个开源计算机视觉框架，基于MindSpore构建。它集成了经典和最新的视觉模型，并提供预训练权重。通过模块化设计，支持定制化的数据处理、模型构建和训练流程。该框架适用于迁移学习和自定义CV任务开发，可在多种硬件平台上运行。MindCV注重效率与灵活性的平衡，同时提供了详细的教程和示例，方便开发者快速入门和应用。
Great-Deep-Learning-Tutorials - 全面深度学习教程和实用资源集锦
GithubPyTorch人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
该项目汇集了深度学习领域的优质教程和资源,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个方向。内容包括入门教程、高级课程、技术博客和开源代码库,涵盖模型量化、AutoML、图神经网络等前沿主题。同时提供深度模型训练的实践指南,适合系统学习和深入研究深度学习的人员参考。
the-incredible-pytorch - PyTorch资源，包括教程、项目及工具库等
GithubPyTorch开源项目教程机器学习深度学习神经网络
详尽解析PyTorch生态系统！本项目集成了丰富的教程、库和视频资源，全面覆盖从基本知识到先进技术的不同需求。无论涉及数据可视化、对象检测或模型优化，均提供细致入微的资源，帮助各层次开发者提升机器学习实力。
FlashFace - 高保真人物图像个性化生成技术
AI绘图FlashFaceGithub人像定制图像生成开源项目身份保持
FlashFace是一项人物图像个性化生成技术，可在几秒内实现零样本人物图像定制，具有出色的身份保持能力。该技术能精确响应语言提示，并支持灵活调整身份图像和语言提示的控制强度。FlashFace可使用单张或多张参考人脸，对非名人也能有效保持身份特征，同时支持改变人物年龄或性别。
mmdetection3d - 支持多模态单模态的开源3D目标检测框架
3D目标检测GithubMMDetection3D开源工具箱开源项目点云处理计算机视觉
MMDetection3D是OpenMMLab项目开发的开源3D目标检测框架，基于PyTorch构建。它支持多模态和单模态检测器，适用于室内外3D检测数据集，可与2D检测无缝集成。该框架提供300多种预训练模型、40多种算法实现，以及MMDetection全部功能模块。MMDetection3D不仅可用于研究，还可作为库支持各类3D检测应用开发。
Pointcept - 开源点云感知研究平台
3D表示学习CVPRGithubPointcept开源项目点云感知预训练
Pointcept 是一个专为点云感知研究设计的开源代码库，集成了 Point Transformer V3、OA-CNNs 和 PonderV2 等顶尖技术。通过多数据集预训练架构和高效的场景对比学习框架，Pointcept 在室内外场景中表现出色。用户可以使用统一接口和预处理支持，快速部署点云感知解决方案。项目持续更新，最近的新版本优化数据集结构，提升整体性能。
tianshou - 基于PyTorch的高性能模块化强化学习框架
GithubPyTorchTianshou开源项目强化学习深度学习算法库
Tianshou是基于PyTorch和Gymnasium的强化学习框架,提供高性能、模块化设计和友好接口。支持在线、离线、多智能体及基于模型的算法,兼顾实现简洁和灵活性。特点包括向量化环境、RNN训练、自定义状态/动作等。框架涵盖多种先进算法,配有完善文档和测试,适合研究和应用开发。
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