鉴于openVINO公共模型的不开源,我搜索了一些比较好的开源项目的模型训练脚本。
git clone https://github.com/17702513221/AI_tools.git
CornerNet
CornerNet-Lite
CenterNet
dcgan
keras-dcgan
CycleGAN
1
2
3
人脸替换,可以用来讨好女朋友。
训练测试版
webcam检测版
标注工具
加入了评分系统的改进版
HyperLPR车牌识别:
这是一个非常完善的车牌识别开源项目,可以用于各种环境下。
Cascade车牌检测器训练
//运行程序C++版(license_plate_recognition_cpp:车牌识别)
cd license_plate_recognition_cpp
./build.sh
./start.sh
参考
参考
差帧法
差帧法2
背景减除
行人重新识别
基于pytorch的框架,用于行人重新识别的开源项目,不过一般情况下openVINO的公共模型已经足够使用了。我搜集下来做为储备。
//之前安装过cuda等,作者用的是python2,pip3安装运行会有错误
git clone https://github.com/KaiyangZhou/deep-person-reid.git
cd deep-person-reid
pip install -r requirements.txt
下载对应模型和数据集后终端运行
python train_imgreid_xent.py \
--root data \
-s market1501 \
-t market1501 \
--height 256 \
--width 128 \
--test-batch-size 100 \
--evaluate \
-a resnet50 \
--load-weights model/resnet50_market_xent.pth.tar \
--save-dir log/resnet50_market_xent \
--visualize-ranks \
--gpu-devices 0 \
deep sort
MASK版
openpose人体姿态估计
非常给力的人体姿态估计开源模型,这个项目相当好,可以重点学习。这个项目的模式相当好,以C作为底层函数,python或者C作为应用层,实现相互分离,可根据实际需求动态添加模块,项目架构非常给力。
//参考小小甜菜深度学习爬坑记安装cuda+opencv3.4
git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose.git
cd openpose
sudo ./scripts/ubuntu/install_deps.sh
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j`nproc`
//我的显卡只有4G,所以用的轻量模型
./build/examples/openpose/openpose.bin
//使用python版本需在CMakeLists.txt中修改
python3 /build/examples/tutorial_api_python/openpose_python.py
//附加命令
--image_path //识别图片
--face //识别脸
--hand //识别手
--video //传入视频
源码分析
在此基础上加入了轨迹检测部分,用来识别简单的具体动作
st-gcn
京东开源项目
ml-gcn
st-gcn
mmskeleton
这是一种无标记姿态估计,弥补了openpose的不足,根据实际需求选择不同技术。由于我的环境是ubuntu16.04,环境不支持,所以选择docker方式,正好也能通过此项目了解和使用docker。
docker安装DeepLabCut教程
手势识别和分类
精度上不如openpose但是速度上好了很多,cnn分类也可以借鉴到openpose上。
facenet
非常好的开源人脸识别模型,虽然和大厂的模型比精度差了一些,但是。。。我们的目的是学习。
精度更高的人脸模型
不错的模型应用,可以用来学习或直接部署
pip3 install dlib
pip3 install face_recognition
作为目前性价比最高的物体检测模型,yolov3是基本必须了解的,他有多种框架复现,我这里介绍它的原版darknet。
//我的GPU是性能不够,只能使用tiny模型,以下是测试摄像头:
./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights
python python/darknet.py
darknet官网
darknet教学
yolo算法笔记
yolov3参数理解
python3调用
安卓调用darknet
keras版本
keras版训练
keras-YOLOv3-mobilenet
YOLOv3模型剪枝
darknet可视化
sudo apt-get install portaudio19-dev
pip3 install --allow-unverified=pyaudio pyaudio
中文语音识别2
//我用的是docker镜像模式
docker pull zergmk2/chineseocr
docker run --name ocr -d -p 80 -p 8080:8080 zergmk2/chineseocr
//打开网页
http://127.0.0.1:8080/ocr
文字识别
FastText
介绍
deep-photo-styletransfer
fast-style-transfer
magenta
sonnet
TensorFlow.js
介绍
pysc2
AirSim
Facets
介绍
style2paints
介绍