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基于YOLOv5框架的实时高精度人脸检测

基于YOLOv5框架的实时高精度人脸检测。该项目展示了不同版本(包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8)在人脸检测中的性能表现,不同难度和硬件环境下的测试结果。提供了多种开源演示和预训练模型下载链接,支持多个平台如TensorRT、Android、OpenCV等。详细的训练和评估指南帮助用户在WIDERFace数据集上进行测试和验证。

Deep-Learning-for-Tracking-and-Detection - 使用深度学习进行对象检测和跟踪的论文与资源合集
GithubRCNNYOLOdeep learningmulti object trackingobject detection开源项目
本项目汇集了有关深度学习在对象检测和跟踪领域的论文、数据集、代码及各种资源。内容涵盖静态检测、视频检测、多对象跟踪和单对象跟踪等主题,并提供了多种经典模型如RCNN、YOLO、SSD的实现和改进方案。此外,项目还涵盖了图像和视频分割、光流、运动预测等任务的资源,为研究人员和开发者提供了详尽的参考资料。
persian-license-plate-recognition - 波斯车牌快速精准识别
GithubPersian License Plate RecognitionYOLOv5图像识别实时处理开源项目深度学习
利用先进的深度学习模型和友好界面,实现高精度的波斯车牌识别。适用于交通监控和自动车辆识别,支持实时视频流处理与管理。
TengineKit - 多功能AI算法SDK,涵盖人脸检测、特征点定位、3D人脸识别和眼部虹膜追踪等功能
AI算法GithubTengineKit人脸检测开源项目手部检测移动端
由OPEN AI LAB开发,TengineKit提供全方位的AI算法SDK解决方案,覆盖人脸检测、特征点定位、3D人脸识别和眼部虹膜追踪等功能。适用于多种移动设备,保证了优异的跨平台性能和低延迟的实时处理效果。而且,持续的技术更新使得TengineKit在行业中保持领先。
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。
HumanFallDetection - 多摄像头人工智能实时跌倒检测系统
GithubLSTM分类OpenPifPaf人体姿态估计多摄像头跟踪开源项目跌倒检测
HumanFallDetection项目是一个基于多摄像头和人工智能的跌倒检测系统。它整合了人体姿态估计、多目标跟踪和LSTM神经网络技术,实现实时多人跌倒检测。系统支持处理视频文件或实时摄像头数据,提供灵活的命令行配置。这一技术在老年人护理、医疗监控等领域具有重要应用价值,有助于提高安全监测效率。
facefusion - 人脸交换与增强工具,可以按要求调节参数
FaceFusionGithubface swap人脸增强使用方法安装指南开源项目
FaceFusion是一个开源的人脸交换与增强工具,支持通过命令行进行多种人脸处理任务,如人脸检测、增强和交换等。提供丰富的配置选项,适合有技术背景的用户根据需求调整参数。支持多种执行设备和并行处理,并提供详细文档及Windows安装程序。
IP-Adapter-FaceID - 基于面部ID的多风格人像生成技术
GithubHuggingfaceIP-Adapter-FaceIDStable Diffusion人脸识别图像生成开源项目模型深度学习
IP-Adapter-FaceID 是一个开源AI模型,利用面部识别技术的ID嵌入生成多样化风格的人像图像。用户只需提供文本提示和面部图像,就能创建保持ID一致性的各种风格人像。该项目还包括SDXL版本和专门的肖像模式,进一步增强了图像生成能力。这一技术为数字艺术创作和个性化内容生成提供了新的可能性。
rknn-cpp-Multithreading - RK3588/RK3588S多线程NPU推理加速框架
GithubNPURK3588RKNNYOLOv5多线程开源项目
rknn-cpp-Multithreading项目提供了一个针对RK3588/RK3588S的多线程NPU推理加速框架。通过线程池异步操作rknn模型,显著提高了NPU使用率和推理速度。项目优化了YOLOv5s模型,采用ReLU激活函数,进一步提升了性能。提供了详细的使用说明和不同线程数下的性能测试结果,便于用户参考和应用。
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。
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