facexlib
v0.2.5 Release Note
Englisch |简体中文
FaceXlib zielt darauf ab, fertige Funktionen im Zusammenhang mit Gesichtsbezogenen auf der Grundlage aktueller SOTA Open-Source-Methoden zu bieten.
Es sind nur Pytorch -Referenzcodes verfügbar. Informationen zum Training oder zur Feinabstimmung finden Sie in den unten aufgeführten ursprünglichen Repositories.
Beachten Sie, dass wir nur eine Sammlung dieser Algorithmen bereitstellen. Sie müssen sich auf ihre ursprünglichen Lizenzen für Ihre beabsichtigte Verwendung beziehen.
Wenn FaceXlib in Ihren Projekten hilfreich ist, helfen Sie bitte diesem Repo. Danke?
Andere empfohlene Projekte:
| Funktion | Quellen | Originallizenz |
|---|---|---|
| Erkennung | Pytorch_retinaface | MIT |
| Ausrichtung | Adaptivewingloss | Apache 2.0 |
| Erkennung | Insightface_Pytorch | MIT |
| Parsing | face-parsing.pytorch | MIT |
| Matten | Modnet | CC 4.0 |
| Kopfputz | Tiefköpfe | Apache 2.0 |
| Verfolgung | SORTIEREN | GPL 3.0 |
| Bewertung | Hyperiqa | - - |
| Utils | Face Restoration Helper | - - |
pip install facexlib Es wird automatisch vorgebreitete Modelle bei der ersten Inferenz heruntergeladen.
Wenn Ihr Netzwerk nicht stabil ist, können Sie im Voraus herunterladen (Mai mit anderen Download -Tools) und sie in den Ordner einfügen: PACKAGE_ROOT_PATH/facexlib/weights .
Dieses Projekt wird unter der MIT -Lizenz veröffentlicht.
Wenn Sie Fragen haben, öffnen Sie ein Problem oder senden Sie eine E -Mail an [email protected] .
