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InsightFace-REST

便捷可扩展的面部检测与识别API解决方案

InsightFace-RESTNVIDIA TensorRTFastAPI人脸识别DockerGithub开源项目

InsightFace-REST提供使用FastAPI部署的面部检测和识别REST API，基于NVIDIA TensorRT进行优化。支持SCRFD检测器和ArcFace识别模型，自动下载模型，支持批处理和FP16推理，实现高性能。在启用NVIDIA GPU的系统上，通过Docker轻松部署和扩展，同时支持CPU上的ONNX推理，满足多样化需求。

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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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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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APIDeepDetectGithub图像分类开源项目机器学习深度学习
DeepDetect是一个用C++11编写的机器学习API和服务器，支持如Caffe、Tensorflow、Pytorch等多种深度学习框架。它专注于易用性和高性能，支持分类、目标检测、分割、回归等任务，适用于图像、文本和时间序列数据。该工具可自动将模型转换为嵌入式平台（如TensorRT、NCNN），无需数据库，所有数据和模型参数均存储在文件系统中。DeepDetect通过JSON格式通信，提供Python和Javascript客户端，易于集成到现有应用中。
facial_emotions_image_detection - ViT模型驱动的人脸表情识别系统
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这个开源项目基于谷歌的ViT-Base模型，实现了91%准确率的人脸表情识别。系统可识别七种基本情绪：悲伤、厌恶、愤怒、中性、恐惧、惊讶和快乐。项目代码和详细实现过程可在Kaggle上获取，为情感分析和人机交互研究提供了有力支持。
Fast-BEV - 新一代鸟瞰视角感知系统
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Fast-BEV是一种先进的鸟瞰视角感知系统，专注于3D目标检测和BEV语义分割。该项目针对自动驾驶等应用场景进行了优化，提供多种模型配置和CUDA、TensorRT加速支持。Fast-BEV不仅在性能和速度方面表现卓越，还提供了完整的安装指南、数据准备流程和训练方法，为研究人员和开发者提供了强大的工具。作为领先的感知算法和计算机视觉解决方案，Fast-BEV为鸟瞰视角感知任务设立了新的标准。
quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程
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