github优秀项目分享:基于yolov3的轻量级人脸检测增值税发票OCR识别 等8大项目

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了github优秀项目分享:基于yolov3的轻量级人脸检测增值税发票OCR识别 等8大项目相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

获取有趣、好玩的前沿干货!

文章来源:七月在线实验室

01

 yolo-face-with-landmark 使用pytroch实现的基于yolov3的轻量级人脸检测



实现的功能:

添加关键点检测分支,使用wing loss。


安装和使用:

git clone https://github.com/ouyanghuiyu/yolo-face-with-landmark

使用src/retinaface2yololandmark.py脚本将retinaface的标记文件转为yolo的格式使用

使用src/create_train.py 创建训练样本


测试:

在wider face val精度(单尺度输入分辨率:320*240)


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在wider face val精度(单尺度输入分辨率:640*480)


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https://github.com/ouyanghuiyu/yolo-face-with-landmark


02 

 metfaces-dataset 从艺术品中提取的人脸图像数据集


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MetFaces是从艺术品中提取的人脸图像数据集,最初是我们在以下方面的工作之一:

用有限的数据训练生成对抗网络


该数据集包含1336个分辨率为1024×1024的高质量PNG图像。这些图像是通过大都会艺术博物馆收藏的API下载的,并使用dlib自动对齐和裁剪。各种自动过滤器用于修剪设备。


所有数据都托管在Google云端硬盘上:


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https://github.com/NVlabs/metfaces-dataset


03 

 invoice 增值税发票OCR识别

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增值税发票OCR识别,使用flask微服务架构,识别type:增值税电子普通发票,增值税普通发票,增值税专用发票;识别字段为:发票代码、发票号码、开票日期、校验码、税后金额等。


环境:

python3.5/3.6

依赖项安装:

pip install -r requirements.txt -i 

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple


模型架构:

Y0L0v3+CRNN+CTC


模型:

https://pan.baidu.com/s/1bjtd3ueiUj3rt16p2_YQ2w


将下载完毕的模型文件夹models放置于项目根目录下。


服务启动:

python3 app.py


http://...: [端口号]/invoice-ocr,例:http://127.0.0.1:11111/invoice-ocr


https://github.com/guanshuicheng/invoice


04 
 OpenSelfSup 自监督学习工具箱和基准


以下是无监督学习,自监督学习和表象学习之间的关系。此项目专注于阴影区域,即无监督的表示学习。自监督的表示学习是它的主要分支。


由于在很多情况下,我们不会严格区分自监督表示学习和无监督表示学习,因此我们仍将此项目称为OpenSelfSup。


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主要特征:

所有方法都在一个存储库中

灵活性和可扩展性 OpenSelfSup遵循MMDetection的类似代码体系结构,但比MMDetection更加灵活,因为OpenSelfSup集成了各种自我监督的任务,包括分类,联合聚类和特征学习,对比学习,带有存储库的任务等。

效率 所有方法都支持多机多GPU分布式训练。

标准化基准 对基准进行了标准化,包括逻辑回归,线性探测特征的SVM /低速SVM,半监督分类和对象检测。


https://github.com/open-mmlab/OpenSelfSup


05

 detectron2 对象检测和分割平台

Detectron2是Facebook AI Research的下一代软件系统,可实现最新的对象检测算法。它是对先前版本Detectron的完全重写,它源自maskrcnn-benchmark。


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特性:

由PyTorch深度学习框架提供支持。

包括更多功能,例如全景分割,密集姿势,Cascade R-CNN,旋转边界框等。

可用作库来支持基于它的不同项目。我们将以这种方式开源更多的研究项目。

训练得更快。


通常会根据对ImageNet分类任务进行预训练的骨干模型进行初始化。提供以下主干模型:

R-50.pkl:MSRA原始ResNet-50模型的转换副本。

R-101.pkl:MSRA原始ResNet-101模型的转换副本。

X-101-32x8d.pkl:在FB用Caffe2训练的ResNeXt-101-32x8d模型。

R-50.pkl(torchvision):Torchvision的ResNet-50模型的转换副本。


https://github.com/facebookresearch/detectron2


06

 person-reid-3d 3D空间中的人员重新识别


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系统需求:

Python 3.6 or 3.7

GPU Memory >= 4G (e.g., GTX1080)

Pytorch = 1.4.0 

dgl


效果:

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https://github.com/layumi/person-reid-3d


07

  neoml 深度学习和传统算法的机器学习框架


NeoML是一个端到端的机器学习框架,可让您构建,训练和部署ML模型。ABBYY工程师将该框架用于计算机视觉和自然语言处理任务,包括图像预处理,分类,文档布局分析,OCR以及从结构化和非结构化文档中提取数据。


关键特性:

支持100多种图层类型的神经网络

传统机器学习:20多种算法(分类,回归,聚类等)

CPU和GPU支持,快速推断

ONNX支持

语言:C++,Java,Objective-C

跨平台:相同的代码可以在Windows,Linux,macOS,iosandroid上运行


支持平台:

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https://github.com/neoml-lib/neoml


08

  AlphaVideo 用于视频相关任务的视觉工具箱,包括动作识别,多对象跟踪


AlphaVideo是基于PyTorch的开源视频理解工具箱,涵盖多对象跟踪和动作检测。


在AlphaVideo中,我们发布了第一个单阶段多目标跟踪(MOT)系统TubeTK,该系统可以在MOT-16数据集上实现66.9 MOTA,在MOT-17数据集上实现63 MOTA。


对于动作检测,我们发布了一个有效的模型AlphAction,这是第一个开源项目,在AVA数据集上使用单个模型即可达到30+ mAP(32.4 mAP)。


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特性与功能:


多目标追踪 提供了TubeTK模型,该模型是论文“ TubeTK:在一步式训练模型(CVPR2020,口头)中采用管来跟踪多目标”的正式实现。


精确的端到端多对象跟踪。

不需要任何现成的图像级对象检测模型。

行人跟踪的预训练模型。

输入:帧列表;视频。

输出:用彩色边框装饰的视频;Btube列表。


动作识别 提供AlphAction模型作为论文“用于动作检测的异步交互聚合”的实现。 


准确而有效的动作检测。

针对AVA中定义的80种原子作用类别的预训练模型。

输入:视频;相机。

输出:由人为盒子装饰的视频,并附有相应的动作预测。


https://github.com/Alpha-Video/AlphaVideo




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