libfacedetection 是一个用于图像中人脸检测的开源库,人脸检测速度可达1500FPS

libfacedetection 是一个基于CNN的人脸检测的开源库。CNN模型已在C源文件中转换为stastic variales。源代码不依赖于任何其他库。你需要的只是一个C++编译器。您可以使用C ++编译器在Windows,Linux,ARM和任何平台下编译源代码。SIMD指令用于加速检测。 如果使用Intel CPU或NEON for ARM,则可以启用AVX2。
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Paddle: 百度开源的分布式深度学习框架
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libfacedetection 是一个基于CNN的人脸检测的开源库。CNN模型已在C源文件中转换为stastic variales。源代码不依赖于任何其他库。你需要的只是一个C++编译器。您可以使用C ++编译器在Windows,Linux,ARM和任何平台下编译源代码。SIMD指令用于加速检测。 如果使用Intel CPU或NEON for ARM,则可以启用AVX2。
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PaddlePaddle(PArallel Distributed Deep LEarning)是一个易于使用,高效,灵活和可扩展的深入学习平台,最初由百度科学家和工程师开发,旨在将深入学习应用于百度的许多产品。
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微软分布式高性能GB框架LightGBM
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LightGBM 基于决策树算法的快速,分布式,高性能梯度增强(GBDT,GBRT,GBM或MART)框架,用于排名,分类和许多其他机器学习任务。 它属于Microsoft的DMTK项目。
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Dlib是一个现代化的C ++工具包,包含用于在C ++中创建复杂软件的机器学习算法和工具,以解决现实世界中的问题。
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FAISS 是 Facebook AI 研究团队开源的针对聚类和相似性搜索库,它包含一种在任意大小的向量集合中搜索直到可能不适合在 RAM 中的新算法。它还包含用于评估和参数调整的支持代码。
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CCV :以C语言为核心的现代计算机视觉库。基于C/缓存/核心计算机视觉库
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开放的神经网络切换。Open Neural Network Exchange。
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Features 高性能支持ARM CPU 支持Mali GPU 支持Andreno GPU 支持苹果设备的GPU Metal实现 支持ZU5、ZU9等FPGA开发板 支持树莓派等arm-linux开发板
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百度研发的移动端深度学习框架,致力于让卷积神经网络极度简单的部署在手机端。目前正在手机百度内运行。支持iOS gpu计算。体积小,速度快。
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CatBoost 一种基于梯度提升决策树的机器学习方法。CatBoost is a machine learning method based on gradient boosting over decision trees。
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Facebook 人工智能研究院 ( FAIR ) 开源首个全卷积语音识别工具包 wav2letter++。系统基于全卷积方法进行语音识别,训练语音识别端到端神经网络的速度是其他框架的 2 倍多。
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Mobile AI Compute Engine (MACE) 是一个小米专为移动端异构计算平台优化的神经网络计算框架
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DyNet – 动态神经网络库
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mlpack:一个可扩展的C ++机器学习库
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CARLA Simulator 一个用于自主驾驶研究的开源模拟器
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SHOGUN:Shogun 机器学习工具
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xLearn - 高性能,易于使用和可扩展的机器学习包,这可以用来解决大规模的分类和回归问题。 如果您是liblinear,libfm或libffm的用户,那么现在xLearn是您另一个更好的选择。
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这个库包含了用TensorFlow实现的机器学习模型
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OpenCV:开源计算机视觉库
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