yoha

精确的手部追踪引擎

Yoha 手部追踪 TensorFlow.js npm JavaScript Github 开源项目

Yoha是一款适用于实用场景的手部追踪引擎，支持多种手势检测，提升应用的交互性。通过TensorFlow.js进行浏览器推理，目前支持21个2D关键点坐标检测、手势检测和手部方向检测等功能。虽然Yoha处于beta阶段，移动设备性能有限，但在桌面设备上有良好的实时体验。未来将添加更多语言支持和功能，适合希望增强用户互动的开发者。

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介绍知识库相关项目

tesseract.js - 多语言的从图像中识别文字的JavaScript库

GithubJavaScript库OCR引擎Tesseract.jsWebAssembly图像识别开源项目

Tesseract.js 是一个功能强大的 JavaScript 库，支持从图像中提取多种语言的文字，适用于浏览器和 Node.js 环境。它利用 WebAssembly 技术封装了 Tesseract OCR 引擎，支持通过 CDN、Webpack 或本地安装进行集成。该库具备低内存占用、快速处理、多种图像格式支持和并行处理功能。最新版本优化了文件大小和运行时性能，兼容多平台，适用于文档扫描和实时视频识别等应用。

yolor - 改进的多任务统一网络实时对象检测模型

GithubYOLORYOLOv4多任务学习对象检测开源项目深度学习

该项目实现了一个新型多任务统一网络，基于最新论文支持多任务并在COCO数据集中的实时对象检测上表现出色。优化后的YOLOR模型在测试和验证中均显示出较高的AP值和运行速度，适用于多种实时应用场景。项目提供了详细的安装、训练和测试指南，支持Docker和Colab环境，适合研究人员和开发者在复杂场景中进行高效的对象检测。

huggingface.js - 与现代浏览器和Node.js集成的Hugging Face机器学习JS库

APIGithubHugging FaceJavaScript库开源项目机器学习

Huggingface.js是多个JS库的集合，用于与Hugging Face API交互，支持创建或删除仓库、上传下载文件及调用超过10万个机器学习模型。兼容现代浏览器和Node.js 18以上版本，并通过NPM或CDN静态托管进行安装。主要功能包括推理服务、自然语言界面和远程文件解析，适用于多种机器学习应用场景。

troika - JavaScript交互式3D图形工具集专注WebGL和数据可视化

GithubThree.jsTroika JSWebGL交互式图形开源项目数据可视化

Troika是一个用于浏览器中创建交互式3D图形的JavaScript工具集，优化了WebGL和数据可视化应用。它包括Troika框架和独立的Three.js工具，简化了交互式图形开发中的复杂任务。这个开源项目旨在简化常见但难以管理的交互式图形开发任务，使其变得更加容易和高效。Troika支持3D条形图、分层时间轴、协议威胁图、3D文本渲染和GPU实例化等功能，适用于创建高性能和丰富交互的3D场景。

Segment-and-Track-Anything - 视频中任意对象的自动分割与追踪系统

AI视觉GithubSAM-Track交互式分割开源项目目标跟踪视频分割

Segment-and-Track-Anything是一个专注于视频中任意对象分割和追踪的开源项目。该系统集成了SAM模型的关键帧分割能力和DeAOT模型的多目标追踪功能。它支持自动检测新对象、交互式修改、文本提示等多种操作模式，适用于街景分析、增强现实、细胞追踪等领域。项目提供了直观的WebUI界面和灵活的参数设置，使用户能够轻松实现复杂的视频对象分割和追踪任务。

goliath - 全身虚拟化身捕捉与重建开源项目

3D建模Codec Avatar StudioGithubGoliath开源项目深度学习计算机视觉

Goliath是一个开源项目,提供全身虚拟化身捕捉和重建技术。项目包含多种捕捉数据集,涵盖可重光照头部和手部、全身和轻装、移动设备等场景。同时提供训练代码,用于生成可重光照的高斯编解码头像、手部模型和基于网格的身体模型。该技术适用于虚拟现实、增强现实和数字人等领域。项目还提供相关的代码实现,包括损失函数、独立模型、可重用模块和工具等。数据集包含相机视图、分割信息、3D关键点、配准和未配准网格,以及光照信息。开发者可通过示例数据和检查点了解数据格式,并使用提供的训练和可视化脚本进行实验。

yolov7 - 实时目标检测算法实现性能新突破

GithubYOLOv7开源项目性能优化深度学习目标检测计算机视觉

YOLOv7是一款高效的实时目标检测算法，在MS COCO数据集上实现了51.4% AP的性能。该项目提供多种模型变体，包括YOLOv7-X和YOLOv7-W6等，适用于不同应用场景。此外，YOLOv7还具备姿态估计和实例分割功能，支持多GPU训练、迁移学习和模型导出，是一个全面的目标检测解决方案。

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。

3D-BoundingBox - 使用深度学习与几何方法，实现高效的3D边界框估计

3D Bounding BoxGithubKittiPyTorchYOLOv3开源项目深度学习

项目提供基于PyTorch的深度学习解决方案，通过结合YOLOv3和2D-3D几何转换，实现高效3D边界框估计。主要功能包括下载预训练权重、通过视频和图像数据进行模型推理和训练，依赖PyTorch和其他深度学习库。项目未来计划是在Kitti数据集上训练自定义YOLO网络和姿态可视化。目前版本每帧处理时间约为0.4秒，并计划进一步提升速度。文档中详细介绍了模型训练步骤及实际应用操作。

Deep-Learning-for-Tracking-and-Detection - 使用深度学习进行对象检测和跟踪的论文与资源合集

GithubRCNNYOLOdeep learningmulti object trackingobject detection开源项目

本项目汇集了有关深度学习在对象检测和跟踪领域的论文、数据集、代码及各种资源。内容涵盖静态检测、视频检测、多对象跟踪和单对象跟踪等主题，并提供了多种经典模型如RCNN、YOLO、SSD的实现和改进方案。此外，项目还涵盖了图像和视频分割、光流、运动预测等任务的资源，为研究人员和开发者提供了详尽的参考资料。

相关项目

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