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facenet

基于TensorFlow的高精度面部识别开源项目

FaceNet,一个基于TensorFlow的开源面部识别项目,采用最新的深度学习技术和数据集(如CASIA-WebFace和VGGFace2)开发。其准确率可达99.65%,并使用MTCNN进行高效的面部对齐。适合需求高级面部识别技术的开发者和科研人员。

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。
yolov9-face-detection - YOLOv9在WIDER Face数据集上的人脸检测实现
GithubWIDER Face数据集YOLOv9人脸检测开源项目深度学习计算机视觉
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。
fer - 面部表情识别与情绪检测的开源解决方案
FERGithubOpenCVPythonTensorflow开源项目情感识别
FER是一个功能强大的开源面部表情识别工具,支持Python 3.6及以上版本,依赖OpenCV和TensorFlow进行表情检测。该工具能识别视频中的面部表情,输出JSON格式数据,支持MTCNN和Haar Cascade分类器,使情绪检测更为精准。通过简单的编程接口,可以快速在本地或通过TF Serving云端运行表情识别,适用于多种应用场景。
tf_efficientnetv2_m.in21k_ft_in1k - EfficientNetV2的图片识别与特征提取
EfficientNet-v2GithubHuggingface图像分类图像嵌入开源项目模型深度学习特征提取
EfficientNetV2模型在ImageNet-21k数据集上预训练,并在ImageNet-1k上微调,最初使用TensorFlow构建,由Ross Wightman移植至PyTorch。其参数量为54.1M,能够在不同分辨率下实现精确的图像识别,并支持通过timm库执行图像分类、特征提取和嵌入生成等多任务。
AttGAN-Tensorflow - 精准控制的人脸属性编辑框架
AttGANGithub人脸属性编辑图像处理开源项目深度学习生成对抗网络
AttGAN-Tensorflow是一个开源的人脸属性编辑框架,基于深度学习技术实现。该项目允许精确控制并编辑人脸图像的特定属性,如发型、眼镜和胡须等。AttGAN支持高达40种属性的编辑和高分辨率图像处理。项目提供完整的TensorFlow实现、预训练模型和数据准备脚本,便于研究人员和开发者进行实验和应用。凭借其出色的性能和灵活性,AttGAN在人脸属性编辑领域具有重要价值。
convnextv2_base.fcmae_ft_in22k_in1k_384 - 高效图像识别与特征开发的开源解决方案
ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet卷积神经网络图像分类开源项目模型特征提取
ConvNeXt-V2是一款基于全卷积掩码自编码器(FCMAE)预训练的图像分类模型,能够高效处理ImageNet-22k和ImageNet-1k数据集。模型拥有88.7M的参数和45.21 GMACs,适合精准的图像识别和特征开发。兼容timm库,支持图像分类、特征图提取和图像嵌入生成等应用场景。通过简单的Python代码即可调用该模型,提升开发效率。
facechain - AI驱动的快速个性化肖像生成框架
AI绘图FaceChainGithub人像生成开源项目模型训练身份保持
FaceChain FACT是一款创新的AI肖像生成框架,仅需一张照片即可在10秒内生成保持身份特征的个性化肖像。该框架支持文本到图像和修复式生成,并与ControlNet和LoRA兼容。通过解耦训练技术,FaceChain FACT提升了图像质量、文本遵循能力和风格保持能力,实现了高度可控和真实的肖像生成。
yolov8-face - YOLOv8优化的实时人脸检测与关键点定位框架
GithubYOLOv8人脸检测开源项目深度学习目标检测计算机视觉
yolov8-face项目基于YOLOv8架构,专注于人脸检测和关键点定位。该项目提供多个模型版本,涵盖轻量级到高精度的不同需求,适用于各种应用场景。支持Android和OpenCV等多平台部署,具备高精度和实时性能。新增的yolov8-lite系列进一步优化了模型大小和计算效率,使其更适合移动设备和嵌入式系统应用。
facial_emotions_image_detection - ViT模型驱动的人脸表情识别系统
GithubHuggingfaceViT人脸情绪识别图像分类开源项目情感分析模型深度学习
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。
ffcv-imagenet - 高效ImageNet训练框架提升模型性能
GithubImageNetPyTorchResNetffcv开源项目深度学习
ffcv-imagenet是一个高效的ImageNet训练框架,采用单文件PyTorch脚本实现。该项目能在标准方法1/10的时间内达到相同精度,支持多GPU并行和多模型同时训练。框架提供丰富的配置选项,结合FFCV数据加载和优化训练流程,使研究人员能更快迭代实验并获得高质量模型。项目还包含多种预设配置,适用于不同的训练需求和硬件环境。
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