mxzf0213 / RealTimeFaceDetectionLinks
基于YOLO-lite的web实时人脸检测,tfjs人脸检测,目标检测
☆74Updated 6 years ago
Alternatives and similar repositories for RealTimeFaceDetection
Users that are interested in RealTimeFaceDetection are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 基于深度学习的口罩佩戴检测,Keras-YOLOv3 实现。☆68Updated 5 years ago
- 车辆多维特征识别系统,车色,车品牌,车标,车型☆107Updated 5 years ago
- 汽车识别(包括车牌、车型、车品牌、属性、及驾驶员违规行为识别检测)☆137Updated 4 years ago
- Face mask deteciton demo, by tensorflow.js☆54Updated 5 years ago
- 人员佩戴口罩检测数据集☆85Updated 5 years ago
- 基于视频的行人流量密度检测☆249Updated 4 years ago
- TensorFlow CNN卷积神经网络实现人脸性别检测☆178Updated 6 years ago
- 汽车识别,汽车车型识别,汽车品牌识别,车辆识别,深度学习,神经网络☆185Updated 3 years ago
- 本项目是用于判断是否闭眼或者张开嘴哈欠和吸烟打电话等手势行为, 功能涵盖7类情绪识别,眨眼判断,哈欠判断,吸烟,打电话等, 达到危险驾驶检测的功能☆60Updated 4 years ago
- yolo做行人检测+deep-sort做匹配,端对端做多目标跟踪☆137Updated 7 years ago
- 基于4种轻量级深度卷积网络的无场景约束全自动车牌识别,轻量级车牌检测,轻量级车牌识别,pyqt5可视化界面☆66Updated 5 years ago
- 更改facenet源码目录的一些结构,下载即用。功能包括:一、摄像头人脸检测,关键点检测。二、静态图人脸检测,关键点检测。三、人脸对齐。四、人脸比较。五、人脸聚类。☆59Updated 2 years ago
- 基于YOLOv4的安全帽佩戴检测☆88Updated 5 years ago
- 基于yolo3的人数统计程序☆109Updated 5 years ago
- 变电站作业管控平台。包括人脸识别考勤,移动目标跟踪,越线检测,安全措施检测,姿态识别等功能。☆96Updated 6 years ago
- 【口罩佩戴检测数据训练 | 开源口罩检测数据集和预训练模型】Train D/CIoU_YOLO_V3 by darknet for object detection☆58Updated 5 years ago
- 通过 Mtcnn 实现人脸的检测并且能够标注出来,然后利用facenet 通过计算实时检测的人脸数据与实现存储的数据进行对比计算,计算相似度,从而实现人脸的鉴别☆38Updated 7 years ago
- 可基于摄像头实时监控或录制的视频或静态图片进行行人检测(lffd)/跟踪(deep sort)和行人重识别(reid)。☆138Updated 2 years ago
- 蔬菜水果图片识别少量样本测试效果☆59Updated 7 years ago
- 基于YOLOV3的人体口罩佩戴检测☆56Updated 5 years ago
- facenet人脸检测与识别系统☆222Updated 2 years ago
- Faster R-CNN实现安防中安全帽佩戴目标检测☆90Updated 5 years ago
- 目标检测yolo算法,采用tensorflow框架编写,中文注释完全,含测试和训练,支持摄像头☆143Updated 6 years ago
- 人脸口罩检测与识别-新冠疫情防控☆98Updated 5 years ago
- 简单车牌识别-Mask_RCNN定位车牌+手写方法分割字符+CNN单个字符识别☆176Updated 4 years ago
- 这是一个简单的人工智障识别口罩佩戴的库☆147Updated 4 years ago
- 深度学习 + OpenCV,Python实现实时视频目 标检测☆101Updated 6 years ago
- ☆59Updated 7 years ago
- 利用opencv自带的yolo模型进行目标检测(图片和视频)☆63Updated last year
- 火灾检测,浓烟检测,吸烟检测,持续更新中~欢迎star与提出指导~~请查看原文:https://blog.csdn.net/qq_46098574/article/details/107334954☆94Updated 4 years ago