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yolov8-face

YOLOv8优化的实时人脸检测与关键点定位框架

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。

Deep-Live-Cam - 开源实时人脸替换工具
AI换脸Deep-Live-CamGithub人工智能图像处理开源项目视频处理
Deep-Live-Cam是一个开源的实时人脸替换项目,支持视频和网络摄像头人脸替换。该工具采用深度学习算法,提供GPU加速,可快速完成高质量人脸替换。项目面向艺术家和内容创作者,注重伦理使用,内置不当内容检测。Deep-Live-Cam安装简便,界面直观,为AI生成媒体领域提供了实用解决方案。
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。
FCOS - 完全卷积单阶段对象检测技术
FCOSGithubResNet-50卷积神经网络开源项目性能提升目标检测
FCOS算法是一种完全卷积的单阶段对象检测方法,通过避免使用锚点框,提高了检测性能和速度。在COCO minival数据集上,FCOS实现了46FPS和40.3的AP评分,并在各种模型和硬件上表现出色,包括ResNe(x)t和MobileNet等。与Faster R-CNN相比,FCOS在ResNet-50平台上表现更佳(38.7对36.8的AP),且训练和推理时间更短。该项目已基于Detectron2实现,并引入了多项优化和改进。
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。
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。
yolort - 简易高效的YOLOv5目标检测工具
GithubONNXTensorRTYOLOv5yolort对象检测开源项目
yolort项目致力于简化和优化YOLOv5的训练与推理。采用动态形状机制,结合预处理和后处理,支持LibTorch、ONNX Runtime、TVM、TensorRT等多种后端的轻松部署。项目遵循简洁设计理念,安装与使用便捷,支持通过PyPI和源码安装。提供丰富的推理接口示例和详细文档,使目标检测更为轻松,适用于广泛的应用场景。
opencv-mobile - 优化轻量化的OpenCV库 适配多平台移动与桌面系统
Githubopencv-mobile开源项目移动设备计算机视觉跨平台预构建包
opencv-mobile是OpenCV库的轻量级优化版本,专为移动和嵌入式设备设计。该项目支持Android、iOS、ARM Linux等多种平台,提供2.4、3.4和4.10三个主要版本。通过精简库体积并保留核心功能,使其更适合资源受限环境。opencv-mobile将OpenCV库的体积缩小了90%以上,Android版从292MB减少到17.7MB,iOS版从207MB减少到3.97MB,同时保留了核心计算机视觉功能。所有二进制文件均在GitHub Actions上公开编译,确保代码透明和安全性。
yolos-fashionpedia - 时尚领域物品检测的精细化模型
FashionpediaGithubHuggingfaceYOLOS开源项目时尚模型模型微调物体检测
该模型专注于时尚领域的目标检测,识别多种服饰及配饰类别,包括衬衫、外套、帽子、鞋等。采用微调后的YOLOS架构,并使用Fashionpedia数据集训练,为时尚分析提供准确的识别功能。实现细节可在项目源码查看。
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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