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基于YOLOv5框架的实时高精度人脸检测

YOLOv5-facencnn-android-yolov8-faceBlazeFaceMulti-Task-FacialTensorRTGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
edgeyolo - 优化边缘设备性能的模型，支持ONNX和TensorRT导出
COCO2017EdgeYOLOGithubHuawei AscendNvidia Jetson AGX XavierTensorRT开源项目
EdgeYOLO为边缘设备优化，在Nvidia Jetson AGX Xavier上达34FPS，并通过RH loss提升小型和中型物体检测。支持COCO2017和VisDrone2019数据集，提供多种模型格式和部署代码，包括RKNN、MNN和TensorRT。项目定期更新，并集成了SAMLabeler Pro工具，支持多人远程标注。可快速上手和训练，适配不同设备和应用场景。
DAMO-YOLO - 基于YOLO系列和嵌入包括神经网络架构搜索及轻量级算法在内的多项新技术的对象检测算法
DAMO-YOLOGithub开源项目性能优化检测模型目标检测算法更新
DAMO-YOLO, 阿里巴巴DAMO实验室的先进对象检测技术，基于YOLO系列和嵌入包括神经网络架构搜索及轻量级算法在内的多项新技术，以优化性能和效率。针对广泛行业场景，提供一站式解决方案，从训练到部署全面支持。
darknet - 开源实时目标检测框架及YOLO算法
DarknetGithubYOLO开源项目目标检测神经网络计算机视觉
Darknet是一个开源神经网络框架,为YOLO实时目标检测系统提供基础。最新的YOLOv7算法在5-160 FPS范围内性能优异,超越了同类检测器。项目支持Linux和Windows平台,提供预训练模型、详细构建指南和命令行操作接口,方便用户进行目标检测、模型训练等任务。
AdaFace - 自适应质量边界人脸识别算法
AdaFaceGithub人脸识别低质量图像开源项目特征空间自适应边界
AdaFace是一种创新的人脸识别算法，通过自适应质量边界函数调整样本重要性。该方法利用特征范数近似图像质量，有效提升了低质量人脸数据集的识别效果。在IJB-B、IJB-C、IJB-S和TinyFace等多个数据集的实验中，AdaFace的人脸识别性能优于现有最先进方法。
yolov8-streamlit-detection-tracking - YOLOv8和Streamlit打造的实时目标检测追踪应用
GithubStreamlitYOLOv8实时目标检测对象追踪开源项目计算机视觉
该项目基于YOLOv8和Streamlit开发，提供实时目标检测和追踪功能的Web应用。支持RTSP、UDP、YouTube等多种视频源，以及静态视频和图像处理。用户可通过直观界面调整模型参数，查看可视化结果并下载。项目展示了计算机视觉与Web应用的集成，适合学习和演示目的。
Face-X - 全面的开源人脸识别与处理平台
Face-XGithub人脸识别图像处理开源项目计算机视觉
Face-X是一个综合性的开源人脸识别和处理平台,集成了多种先进算法。该项目提供人脸滤镜、图像处理、口罩检测等功能,还支持人脸卡通化、表情动画等创新应用。Face-X为开发者提供了丰富的人脸相关任务解决方案,并鼓励开源社区参与贡献。
head-pose-estimation - 实时人脸姿态估计，使用ONNX Runtime和OpenCV进行处理
GithubONNX RuntimeOpenCV人脸检测头部姿态估计开源项目面部特征点检测
本项目提供了一个实时的人脸姿态估计解决方案，依赖于ONNX Runtime和OpenCV框架。主要步骤包括人脸检测、68个面部标志点检测以及姿态估计。支持Ubuntu 22.04，提供简单的安装步骤和预训练模型下载链接，使用户可以快速启动并运行。本项目支持视频文件和摄像头输入，提供了详尽的训练指导和代码库，确保了高度的灵活性和扩展性，适合开发和测试用途。
CompreFace - 功能全面的开源人脸识别系统
APICompreFaceDockerGithub人脸识别开源开源项目
CompreFace是一个功能丰富的开源人脸识别系统，提供REST API接口，支持多种人脸相关服务。该系统基于Docker构建，可在CPU或GPU上运行，适用于本地服务器或云端部署。CompreFace采用FaceNet和InsightFace等先进技术，无需专业知识即可轻松集成和使用。系统还包含角色管理功能，方便控制访问权限。
Linux-FaceRecognition-FaceLivenessDetection - Linux服务器上的人脸识别与活体检测SDK
GithubLinux服务器Recognito人脸识别开源项目活体检测面部属性分析
该项目展示了Linux服务器平台下的人脸识别、活体检测和面部属性分析SDK。适用于eKYC解决方案和CCTV系统，提供可靠的身份验证和防欺诈功能。用户可通过Docker镜像轻松部署，并且提供详细的安装指南和支持信息。
rtdetr_r50vd - 全新RT-DETR模型提升精度与速度的实时物体检测方案
GithubHuggingfaceRT-DETRYOLO变压器实时应用开源项目模型目标检测
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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