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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。

face-parsing - Segformer语义分割模型实现精准人脸解析
CelebAMask-HQGithubHuggingfacenvidia/mit-b5transformers开源项目模型语义分割面部解析
face-parsing是一个基于Segformer的语义分割模型,专注于人脸解析任务。该模型由nvidia/mit-b5在CelebAMask-HQ数据集上微调,可精确识别和分割19个人脸关键区域。支持Python和浏览器环境,提供详细使用指南。适用于人脸分析和编辑应用,但使用时需考虑潜在的社会偏见问题。
Facia - 先进的人脸识别技术平台提供快速安全的身份验证
AI工具Facia人脸识别活体检测深度伪造身份验证
Facia是一个先进的人脸识别技术平台,提供快速准确的3D活体检测解决方案。该系统可在1秒内完成身份验证,支持被动和主动活体检测,错误率极低。Facia能有效防止包括深度伪造在内的多种欺诈攻击,为企业提供全面保护。平台兼容iOS和Android,适用于KYC、访问控制等多种场景,致力于为各行业提供安全高效的人脸识别服务。
BlendFace - 创新人脸交换技术,身份编码器重新设计
BlendFaceGithub人脸交换人脸识别开源项目深度学习身份编码器
BlendFace是一个开源的人脸交换项目,专注于改进身份编码器以提升交换效果。该项目通过创新方法解决了传统模型在人脸交换中的偏差问题,同时保持了对负样本的识别能力。BlendFace提供预训练模型和示例代码,便于研究人员进行复现和扩展研究。项目成果已在ICCV 2023会议上发表,为人脸交换技术带来新的突破。
yolos-tiny - 轻量级Vision Transformer目标检测模型
COCO数据集GithubHuggingfaceYOLOS图像处理开源项目模型目标检测视觉转换器
YOLOS-tiny是基于Vision Transformer的轻量级目标检测模型,在COCO 2017数据集上微调。模型采用简单架构,通过双边匹配损失训练,可预测物体类别和边界框。在COCO验证集上达到28.7 AP,与复杂框架性能相当。YOLOS-tiny为资源受限场景提供高效目标检测方案,适用于各种计算机视觉应用。
nanodet - 轻量级移动设备实时目标检测模型
GithubNanoDet-Plus实时检测开源项目移动设备轻量级模型高准确率
NanoDet-Plus 是一款超轻量级高精度的无锚目标检测模型,专为移动设备实时检测设计。其模型文件仅有980KB(INT8)或1.8MB(FP16),在ARM CPU上实现97fps检测速度,精度达34.3 mAP@0.5:0.95。NanoDet-Plus 训练友好,GPU内存占用低,支持ncnn、MNN、OpenVINO等多种后端,提供基于ncnn的安卓演示。此模型在COCO数据集上提升了7 mAP,支持多种分辨率和配置,满足不同场景需求。
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。
facefusion - 人脸置换与增强工具
AIFaceFusionGithub人脸交换人脸增强开源项目热门视觉处理
FaceFusion 是一款领先的人脸置换与增强平台,利用先进技术提供精确面部处理。该工具支持多种面部分析与定制选项,适用于多种场景与设备。功能强大,操作简单,是专业人士与技术爱好者的理想选择。
SSD-Tensorflow - 目标检测的单一网络实现
COCOGithubPascal VOCSSDTensorFlowVGG开源项目
SSD是一种高效的目标检测框架,利用单一网络结构实现物体识别。该项目提供了TensorFlow的重实现版本,支持VGG架构并且易于扩展到其他变种,如ResNet和Inception。项目包括数据集接口、网络定义和数据预处理模块,用户可以通过提供的脚本进行模型训练和评估,支持Pascal VOC数据集。代码和示例帮助用户快速上手并应用于实际检测任务。
PaddleDetection - 目标检测套件支持多任务开发部署
GithubPaddleDetectionPaddlePaddle开源项目深度学习目标检测计算机视觉
PaddleDetection是基于PaddlePaddle的目标检测开发套件,支持通用、小目标、旋转框等多种检测任务。它提供PP-YOLOE、PP-PicoDet等高性能模型和丰富的模型组件,注重产业应用,帮助开发者实现从数据准备到模型部署的全流程开发。
RT-DETR - 超越YOLO的实时目标检测算法领域突破
CVPR 2024GithubRT-DETR实时目标检测开源项目深度学习物体识别
RT-DETR是一个开源的实时目标检测算法项目,在性能上超越了YOLO系列。它提供多种模型变体,从轻量级R18到大型X模型,适应不同应用需求。在COCO和Objects365数据集上,RT-DETR展现出卓越性能,最高达到56.2mAP和217FPS。项目同时支持PyTorch和PaddlePaddle框架,便于研究和应用。
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