facenet

基于TensorFlow的高精度面部识别开源项目

TensorFlow 人脸识别 FaceNet Inception ResNet v1 预训练模型 Github 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。

文档

tf_efficientnet_l2.ns_jft_in1k - EfficientNet架构的大规模图像识别与特征提取模型

EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型深度学习神经网络

基于EfficientNet架构开发的图像分类模型，采用Noisy Student半监督学习方法，结合ImageNet-1k和JFT-300m数据集进行训练。模型支持800x800分辨率输入，包含4.8亿参数，可用于图像分类、特征提取和嵌入向量生成。借助timm库实现模型的快速部署，适用于各类图像识别任务。

easy-tensorflow - TensorFlow教程与简化代码示例

Easy-TensorFlowGithubPythonTensorFlow开源项目教程深度学习

Easy-TensorFlow提供详尽的教程和简化的代码实现，旨在简化学习路径。项目涵盖从基础到高级的教程，每个步骤都有全面解释和源代码示例。它强调低层和高层网络训练接口、Tensorboard可视化工具、多GPU支持等特性。无论是新手还是有经验的开发者，都可以通过这些教程更加高效地掌握TensorFlow。

efficientnet-b0 - EfficientNet的复合系数法在资源有限设备上提升图像分类效果

EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet卷积神经网络图像分类开源项目模型模型缩放

EfficientNet是一种训练于ImageNet-1k数据集、分辨率为224x224的卷积模型。该模型提出了复合系数方法，以均衡缩放模型的深度、宽度和分辨率。在移动设备上表现卓越，适用于图像分类。同时，用户可在Hugging Face平台上获取特定任务的微调版本。

FocalNet - 突破注意力机制的新型视觉模型架构

FocalNetsGithub卷积神经网络图像分类开源项目目标检测语义分割

FocalNet是一种创新的视觉模型架构,无需使用注意力机制。其核心的焦点调制技术在多项视觉任务中超越了现有的自注意力方法。该模型在ImageNet分类和COCO检测等基准测试中表现优异,同时保持了高效简洁的实现。FocalNet具有平移不变性、强输入依赖性等特点,为计算机视觉领域提供了一种全新的建模思路。

tf_efficientnetv2_s.in21k_ft_in1k - EfficientNet-v2图像分类模型基于双重ImageNet数据集训练

EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取

这是一个基于EfficientNet-v2架构的图像分类模型，采用ImageNet-21k预训练和ImageNet-1k微调策略。模型参数量为2150万，计算量为5.4 GMACs，支持图像分类、特征提取和图像嵌入等多种应用。训练采用300x300分辨率，测试时提升至384x384，在性能和效率之间实现良好平衡。该模型最初由论文作者在Tensorflow中实现，后由Ross Wightman移植至PyTorch框架。

tensorflow - 开源机器学习平台的最新发展

APIGithubTensorFlow开源平台开源项目机器学习神经网络

TensorFlow是一个开源的机器学习平台，拥有完整的工具和资源生态系统。它由Google Brain团队开发，提供Python和C++的API支持，适应多种研究和应用需求。用户可以参照官方文档进行安装，包括使用pip、Docker以及从源码构建等方法。TensorFlow定期更新以提升性能和安全性。

densenet201.tv_in1k - DenseNet图像分类模型实现高效特征提取与精准分类

DenseNetGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉

DenseNet201是一个在ImageNet-1k数据集上训练的图像分类模型。该模型拥有2000万参数，支持224x224像素输入，适用于图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务。其密集连接的卷积网络结构不仅提供准确的分类结果，还能生成丰富的特征表示。模型通过timm库提供预训练权重，便于快速部署和使用。

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。

DeepFaceLab - 多功能深度换脸软件

DeepFaceLabGithub开源项目深度伪造视频编辑面部去老化面部替换

DeepFaceLab是一款广泛使用的深度换脸软件，支持面部替换、年轻化、头部替换等多种操作。超过95%的深度伪造视频都是通过DeepFaceLab制作，受到YouTube和TikTok创作者的欢迎。该软件支持多种平台，并提供丰富的教程和指南，适合视频编辑爱好者和专业人士。通过学习工作流程和提升技能，用户可以在AfterEffects或Davinci Resolve等视频编辑软件中获得最佳效果。

tensorflow-deep-learning - TensorFlow深度学习教程

GithubTensorFlow开源项目深度学习神经网络训练课程

本项目通过展示如何使用TensorFlow和Keras解决多种问题，教授深度学习的基本技能及其应用。课程内容包括关键视频教程、实践练习和项目实战，确保学习者能通过动手操作全面理解深度学习。适合任何级别的学者，帮助你提升个人和职业技能。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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