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celebs_face_image_detection

明星面部图像识别的高效开源工具

该项目通过处理面部图像来识别明星姓名,准确率约为93%。基于Google的ViT模型进行训练和优化,有效提高识别速度和准确性。Kaggle平台上提供了详细的项目描述,包括丰富的测试数据和分类报告。该工具适用于多种应用场景,如娱乐行业的明星识别、媒体内容管理以及提升用户体验的个性化服务。

man_woman_face_image_detection - ViT模型实现98.7%准确率的人脸性别识别
GithubHuggingfaceViT人脸识别图像处理开源项目性别分类机器学习模型
这个开源项目利用Vision Transformer (ViT) 模型实现人脸性别识别,准确率达98.7%。模型基于google/vit-base-patch16-224-in21k进行微调,能够根据人脸图像判断性别。项目展示了优秀的精确度和召回率,为人脸分析和用户画像等应用领域提供了有力支持。
facial_emotions_image_detection - ViT模型驱动的人脸表情识别系统
GithubHuggingfaceViT人脸情绪识别图像分类开源项目情感分析模型深度学习
这个开源项目基于谷歌的ViT-Base模型,实现了91%准确率的人脸表情识别。系统可识别七种基本情绪:悲伤、厌恶、愤怒、中性、恐惧、惊讶和快乐。项目代码和详细实现过程可在Kaggle上获取,为情感分析和人机交互研究提供了有力支持。
vit-age-classifier - Vision Transformer人脸年龄分类模型
FairFaceGithubHuggingfacePyTorchViT人脸年龄识别图像分类开源项目模型
该项目是一个基于Vision Transformer的人脸年龄分类模型,使用PyTorch框架实现并在FairFace数据集上训练。模型可通过Transformers库加载,对输入的人脸图像进行年龄分类。项目提供了简单的代码示例,展示了如何使用模型进行图像处理和年龄预测。这一工具可应用于人脸分析和计算机视觉领域,为相关研究和应用提供支持。
vit-face-expression - Vision Transformer驱动的七类面部表情识别模型
FER2013GithubHuggingfaceVision Transformer人脸表情识别开源项目情感分析数据预处理模型
vit-face-expression模型采用Vision Transformer架构,通过FER2013数据集微调,实现了七种基本面部表情的识别。该模型可分析愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中性表情,在测试集上达到71.16%的准确率。这一开源项目为面部情绪分析领域提供了新的解决方案。
fashion-images-gender-age-vit-large-patch16-224-in21k-v3 - 基于Vision Transformer的时尚图像性别年龄识别模型
GithubHuggingfaceViT模型图像分类开源项目时尚图像分析模型模型微调计算机视觉
该模型基于Google的ViT-Large-Patch16-224-In21k在时尚图像数据集上微调,专门用于识别时尚图像中的性别和年龄。经过5轮训练后,模型在评估集上实现了99.60%的准确率,验证损失降至0.0223。这一高精度模型可为时尚行业的个性化推荐和营销分析提供数据支持。
facenet - 基于TensorFlow的高精度面部识别开源项目
FaceNetGithubInception ResNet v1TensorFlow人脸识别开源项目预训练模型
FaceNet,一个基于TensorFlow的开源面部识别项目,采用最新的深度学习技术和数据集(如CASIA-WebFace和VGGFace2)开发。其准确率可达99.65%,并使用MTCNN进行高效的面部对齐。适合需求高级面部识别技术的开发者和科研人员。
watermark_detector - 图像水印检测模型,基于Google ViT基础模型
GithubHuggingfacewatermark_detector准确率开源项目模型训练超参数
模型通过微调谷歌的ViT基础模型,用于提高图片水印检测的准确率,在评估集上取得了0.6574的准确度。训练过程中使用了最新的Transformers和Pytorch框架,包含优化参数与学习率调度,提升了训练效率。
yolov5-face - 基于YOLOv5框架的实时高精度人脸检测
BlazeFaceGithubMulti-Task-FacialTensorRTYOLOv5-facencnn-android-yolov8-face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。
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。
fastvit_ma36.apple_in1k - Apple开源的高性能混合视觉Transformer图像处理模型
FastViTGithubHuggingface图像分类开源项目机器学习模型神经网络计算机视觉
FastViT是Apple开源的混合视觉Transformer模型,基于结构重参数化技术构建。模型在ImageNet-1k数据集训练,参数量4410万,支持256x256图像输入。主要功能包括图像分类、特征图提取和图像嵌入表示。通过混合架构设计,在保证准确率的基础上优化了计算效率。
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