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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人脸检测目标检测深度学习计算机视觉Github开源项目

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。

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介绍相关项目
deepface - 面部识别与属性分析Python框架
DeepFaceGithub人脸属性分析人脸识别年龄预测开源项目表情识别
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tensorflow-yolov3 - 使用TensorFlow 2.0实现的YOLOv3目标检测教程
COCOGithubTensorFlow 2.0VOCYOLOv3开源项目目标检测
本文介绍了使用TensorFlow 2.0实现YOLOv3目标检测的方法，包括快速入门、训练自定义数据集和在VOC数据集上的评估。提供详细的代码示例和步骤说明，帮助开发者轻松训练和应用目标检测模型。文中附有中文博客链接，提供更多学习资源。
FaceONNX - 跨平台人脸识别与分析库
GithubONNX人脸分析人脸识别开源项目深度神经网络跨平台
FaceONNX是基于ONNX运行时的人脸识别和分析库。它提供预训练的深度神经网络模型，用于人脸检测、特征点提取、性别年龄分类、情绪美貌分析及人脸嵌入比较。支持跨平台应用，提供.NET Standard 2.0版本，可通过NuGet包管理器集成。FaceONNX为开发者提供了实用的人脸分析工具。
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。
fuyu-8b - 无需图像编码器的轻量级多模态开源模型
Fuyu-8BGithubHuggingface人工智能图像识别多模态模型开源项目模型计算机视觉
Fuyu-8B是Adept AI开发的开源多模态模型，基于decoder-only transformer架构设计。模型无需图像编码器即可处理任意分辨率图像，处理速度在100毫秒以内。在图表解析、UI交互和视觉定位等任务中展现稳定性能，同时在标准图像理解测试中表现良好。作为基础模型，适合通过微调来满足不同场景需求。
facenet-pytorch - Pytorch下基于预训练模型和快速MTCNN的人脸识别技术
Face RecognitionGithubInception Resnet V1MTCNNPytorchVGGFace2开源项目
facenet-pytorch是一个开源项目，利用Pytorch实现的Inception Resnet (V1)模型，已在VGGFace2和CASIA-Webface上预训练。项目还包括高效的MTCNN实现，用于人脸检测。其特点包括快速人脸检测、生成面部识别嵌入、视频流中的人脸跟踪以及从TensorFlow到Pytorch的参数转换。开发者可以通过简单的安装和使用指引快速集成和应用这些高精度、高性能的预训练模型和工具。
awesome-object-detection - 提供涵盖R-CNN至YOLOv3等系统目标检测资源
Fast R-CNNFaster R-CNNGithubMask R-CNNR-CNNYOLO开源项目
awesome-object-detection为研究者和开发者提供涵盖R-CNN至YOLOv3等系统目标检测资源，适用于学术研究与实际应用。
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。
yolos-small - 基于Vision Transformer的高效物体检测模型
COCO数据集GithubHuggingfaceYOLOS图像识别开源项目模型目标检测视觉模型
YOLOS是一种基于Vision Transformer的物体检测模型，在COCO 2017数据集上进行了微调。该模型采用DETR损失函数训练，使用双向匹配损失和匈牙利算法优化参数。YOLOS-small版本在COCO验证集上达到36.1 AP的性能，而基础版本可达到与DETR相当的42 AP。YOLOS为计算机视觉领域提供了一种简单高效的物体检测方案，适用于多种目标检测场景。
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。
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