Awesome GitHub RepositoriesFace Analysis

Faceswap is a comprehensive framework for automated media manipulation and neural face synthesis. It provides a modular pipeline that manages the entire lifecycle of facial feature extraction, deep learning model training, and image conversion. By coordinating complex computer vision workflows, the system enables users to map facial identities between source and destination datasets while maintaining structural alignment and lighting consistency across video frames. The project distinguishes itself through a highly extensible plugin-based architecture that handles hardware-accelerated process

face-api.js is a TensorFlow.js face recognition library and browser-based computer vision API. It provides tools for performing face detection, recognition, and landmark prediction within browsers and Node.js. The library includes a biometric identity descriptor generator that creates numerical vectors to compare identity and similarity between images. It features a facial landmark detection tool for mapping sixty-eight specific coordinate points on a face, as well as an age and gender estimation model. Its capabilities cover real-time facial analysis, including the recognition of facial exp

MMPose is a PyTorch-based pose estimation toolbox and deep learning training pipeline designed for detecting 2D and 3D keypoints on humans, animals, and faces. It serves as a computer vision model zoo and a framework for both 2D pose estimation and 3D pose lifting. The project is distinguished by its modular architecture and extensibility, employing a registry-based system and hierarchical configurations to allow for custom algorithm integration and model pipeline customization. It supports diverse estimation paradigms, including top-down, bottom-up, and two-stage pose lifting workflows. The

SynapseML este o bibliotecă de machine learning Apache Spark concepută pentru construirea și scalarea fluxurilor de lucru de machine learning și a pipeline-urilor de date în clustere distribuite. Servește drept framework de pipeline distribuit de machine learning și motor de inferență distribuit pentru executarea predicțiilor accelerate hardware și a sarcinilor de deep learning pe seturi de date la scară largă. Proiectul funcționează ca un strat de integrare AI în cloud, permițând utilizatorilor să aplice servicii de inteligență artificială pre-antrenate pentru text, viziune și vorbire în cadrul pipeline-urilor distribuite. Include, de asemenea, o suită dedicată de instrumente pentru detectarea distribuită a anomaliilor pentru a identifica outlierii multivariati și de serie temporală în date de înaltă dimensionalitate. Biblioteca acoperă o gamă largă de capabilități, inclusiv viziune computerizată distribuită pentru analiza feței și a imaginilor, procesarea limbajului natural scalabilă pentru analiza și traducerea textului și antrenarea arborilor de decizie cu gradient boosting. Oferă instrumente pentru căutarea similarității prin modelare k-nearest neighbor, explicabilitatea modelului prin atribuirea trăsăturilor și orchestrarea fluxurilor de lucru de reinforcement learning. Sistemul utilizează o arhitectură de pipeline compozibilă și suportă inferența modelelor bazată pe ONNX pentru compatibilitate cross-platform.

Mmlspark este un framework distribuit pentru executarea modelelor de machine learning, transformărilor de date și integrărilor de servicii AI în clusterele Apache Spark. Funcționează ca o bibliotecă distribuită de machine learning și orchestrator de pipeline, permițând utilizatorilor să integreze servicii cognitive pre-antrenate și modele personalizate în fluxuri de lucru de batch și streaming la scară largă. Proiectul se distinge prin capacitatea sa de a încorpora servicii AI externe și API-uri web direct în pipeline-uri de big data pentru analiza textului și a viziunii. Oferă un framework de antrenare a modelelor scalabil care coordonează sarcinile de gradient boosting și clasificare în clustere de calcul redimensionabile elastic, utilizând accelerarea hardware pentru inferența distribuită a modelelor. Setul de instrumente acoperă o gamă largă de capabilități, inclusiv analiza conținutului multimodal pentru imagine, vorbire și text, precum și detectarea avansată a anomaliilor pentru date de serie temporală și multivariate. Include utilitare pentru featurizarea datelor, execuția modelelor ONNX și instrumente AI responsabile pentru auditarea echității modelelor și interpretarea predicțiilor folosind valori de contribuție aditivă. Framework-ul oferă, de asemenea, o interfață unificată de acces la date pentru citirea și scrierea în diverse baze de date și sisteme de stocare în cloud.

lite.ai.toolkit este un toolkit C++ de viziune computerizată conceput pentru implementarea AI pe dispozitive edge. Acesta permite execuția modelelor pre-antrenate pentru detecția obiectelor, clasificarea imaginilor și segmentare pe dispozitive cu resurse limitate. Proiectul include un motor de inferență multi-backend care suportă runtime-ul de modele ONNX, permițând modelelor AI să ruleze pe diferite ținte hardware. Include un pipeline accelerat prin GPU, specific pentru hardware-ul NVIDIA, pentru a reduce latența și a crește viteza de procesare. Toolkit-ul acoperă o gamă largă de capabilități de analiză facială, inclusiv detecția emoțiilor, estimarea genului și vârstei, și analiza poziției capului. De asemenea, oferă instrumente pentru recunoaștere facială prin extragerea embedding-urilor de trăsături și calcularea similarității cosinus pentru verificarea identității. Capabilitățile suplimentare includ matting-ul imaginilor pentru izolarea prim-planului, colorizarea imaginilor grayscale și transferul de stil artistic.

This project provides a high-resolution face dataset consisting of 70,000 human face images in PNG format. It serves as a curated library of aligned images and facial landmark data designed for generative model training, facial recognition, and image synthesis research. The dataset includes machine-readable metadata that pairs images with precise facial coordinate points, source URLs, and copyright information. This coordinate data enables the transformation of raw photos into a standardized 1024x1024 pixel resolution through landmark-based alignment and cropping. The repository includes aut

3DDFA is a 3D face reconstruction tool that generates three-dimensional facial meshes and 68 structural landmarks from a single two-dimensional input image. The project provides utilities for estimating facial pose and depth maps to determine the orientation and position of a face. It includes a geometry exporter to save reconstructed facial shapes into standard file formats for use in external 3D modeling software. The software further covers automated face cropping using landmark-based and landmark-free identification methods, as well as the extraction of specialized mathematical represent

Human is a TensorFlow.js computer vision library used for face, body, and hand tracking within the browser or Node.js. It provides a framework for human pose and gesture tracking, facial recognition, and biometric liveness detection to verify a live human presence. The project distinguishes itself through a full suite of identity and motion tools, including a facial recognition framework that generates embeddings for similarity matching and a background segmenter for separating humans from their environment. It incorporates a liveness detector to prevent spoofing during facial analysis. The

Acest repository servește drept resursă educațională pentru învățarea deep learning-ului și dezvoltarea rețelelor neuronale prin framework-ul Keras. Oferă o colecție de tutoriale interactive și mostre de cod documentate, concepute pentru a ghida utilizatorii prin construcția, antrenarea și evaluarea modelelor de machine learning. Proiectul se concentrează pe implementări practice în mai multe domenii, inclusiv computer vision, procesarea limbajului natural și analiza datelor secvențiale. Utilizatorii pot explora fluxuri de lucru pentru clasificarea imaginilor, detecția obiectelor și recunoașterea facială, precum și tehnici pentru transformarea textului în formate lizibile de către mașină. Materialele sunt organizate ca o serie de Jupyter notebooks, permițând execuția iterativă și vizualizarea în timp real a metricilor de antrenare a modelelor. Aceste notebook-uri demonstrează cum să utilizezi interfețe de nivel înalt pentru a gestiona operațiuni matematice complexe, preprocesarea datelor și compoziția modulară a modelelor bazată pe straturi.