人工智能项目集合推荐(数据集 模型训练 C++和Android部署)

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人工智能项目集合推荐(数据集 模型训练 C++和Android部署)

目录

人工智能项目集合推荐(数据集 模型训练 C++和Android部署)

1.三维重建项目集合

★双目三维重建

★结构光三维重建

2.AI CV项目集合

★人脸检测和人体检测

★人体姿态估计(人体关键点检测) 

★头部朝向估计

★人脸识别Face Recognition

★面部表情识别

★人像抠图

★戴眼镜检测和识别

★戴口罩人脸检测

★手势检测和识别

★安全帽检测和识别

★跌倒检测和识别

★疲劳驾驶检测和识别

★吸烟(抽烟)检测和识别

★智能驾驶:车牌检测和识别

★智能驾驶:车辆检测

★智能驾驶:红绿灯检测

★文档矫正

★中药材(中草药)分类识别

★动物分类识别

★水果分类识别

★垃圾分类识别

3.AI 语音项目集合

★音频分类

4.AI NLP项目集合

★文本分类


1.三维重建项目集合

★双目三维重建

  • 双目三维重建系统(双目标定+立体校正+双目测距+点云显示)Python
  • OpenCV C++双目三维重建:双目摄像头实现双目测距
  • Android双目三维重建:Android双目摄像头实现双目测距

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★结构光三维重建

  • 3D相机技术调研(飞行时间TOF+双目+结构光)_单目散斑结构光
  • 结构光三维重建Projector-Camera Calibration投影仪相机标定
  • 结构光三维重建-3D Scanning Software实现三维重建

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2.AI CV项目集合

★人脸检测和人体检测

  • 人脸检测和人体检测(行人检测)1:人脸检测和人体检测数据集(含下载链接)
  • 行人检测(人体检测)2:YOLOv5实现人体检测(含人体检测数据集和训练代码)
  • 行人检测(人体检测)3:Android实现人体检测(含源码,可实时人体检测)
  • 行人检测(人体检测)4:C++实现人体检测(含源码,可实时人体检测)
  • 人脸检测和行人检测2:YOLOv5实现人脸检测和行人检测(含数据集和训练代码)
  • 人脸检测和行人检测3:Android实现人脸检测和行人检测检测(含源码,可实时检测)
  • 人脸检测和人体检测4:C++实现人脸检测和人体检测(含源码,可实时检测)

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★人体姿态估计(人体关键点检测) 

  • 人体姿态估计(人体关键点检测)2D Pose训练代码和Android源码
  • ​​​​​​2D Pose人体关键点实时检测(Python/Android /C++ Demo)

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★头部朝向估计

  • HeadPose Estimation头部姿态估计头部朝向(Android)​​​

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人脸识别Face Recognition

  1. 人脸识别1:人脸识别数据集https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130600545
  2. 人脸识别2:InsightFace实现人脸识别Face Recognition(含源码下载)​​​​​​
  3. 人脸识别3:C/C++ InsightFace实现人脸识别Face Recognition(含源码)
  4. 人脸识别4:Android InsightFace实现人脸识别Face Recognition(含源码)

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面部表情识别

  1. 面部表情识别1:表情识别数据集(含下载链接)
  2. 面部表情识别2:Pytorch实现表情识别(含表情识别数据集和训练代码)
  3. 面部表情识别3:Android实现表情识别(含源码,可实时检测)
  4. 面部表情识别4:C++实现表情识别(含源码,可实时检测)

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★人像抠图

  • 一键抠图Portrait Matting人像抠图 (C++和Android源码)

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★戴眼镜检测和识别

  • 戴眼镜检测和识别1:戴眼镜检测数据集(含下载链接)
  • 戴眼镜检测和识别2:Pytorch实现戴眼镜检测和识别(含戴眼镜数据集和训练代码)
  • 戴眼镜检测和识别3:Android实现戴眼镜检测和识别(含源码,可实时检测)
  • 戴眼镜检测和识别4:C++实现戴眼镜检测和识别(含源码,可实时检测)

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★戴口罩人脸检测

  • 戴口罩人脸检测1:戴口罩人脸数据集和戴口罩人脸生成方法
  • 戴口罩人脸检测2:Pytorch实现戴口罩人脸检测和戴口罩识别(含训练代码 戴口罩人脸数据集)
  • 戴口罩人脸检测3:Android实现戴口罩人脸检测和戴口罩识别(附Android源码)
  • 戴口罩人脸检测4:C++实现戴口罩人脸检测和戴口罩识别(附C++源码) 

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★手势检测和识别

  • HaGRID手势识别数据集使用说明和下载
  • 基于YOLOv5的手势识别系统(含手势识别数据集+训练代码)
  • Android实现手部检测和手势识别(可实时运行,含Android源码)

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★安全帽检测和识别

  • 安全帽检测1:佩戴安全帽数据集使用说明和下载_安全帽数据集下载
  • 安全帽检测2:YOLOv5实现佩戴安全帽检测和识别(含佩戴安全帽数据集+训练代码)
  • 安全帽检测3:Android实现佩戴安全帽检测和识别(含Android源码)
  • 安全帽检测4:C++实现佩戴安全帽检测和识别(附C++源码) 

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跌倒检测和识别

  • 跌倒检测和识别1:跌倒检测数据集(含下载链接)_跌倒数据集
  • 跌倒检测和识别2:YOLOv5实现跌倒检测(含跌倒检测数据集和训练代码)
  • 跌倒检测和识别3:Android实现跌倒检测(含源码,可实时跌倒检测)
  • 跌倒检测和识别4:C++实现跌倒检测(含源码,可实时跌倒检测)

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★疲劳驾驶检测和识别

  • 疲劳驾驶检测和识别1: 疲劳驾驶检测和识别数据集(含下载链接)
  • 疲劳驾驶检测和识别2:Pytorch实现疲劳驾驶检测和识别(含疲劳驾驶数据集和训练代码)
  • 疲劳驾驶检测和识别3:Android实现疲劳驾驶检测和识别(含源码,可实时检测)
  • 疲劳驾驶检测和识别4:C++实现疲劳驾驶检测和识别(含源码,可实时检测)

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吸烟(抽烟)检测和识别

  • 吸烟(抽烟)检测和识别1:吸烟(抽烟)数据集说明(含下载链接)
  • 吸烟(抽烟)检测和识别2:Pytorch实现吸烟(抽烟)检测和识别(含吸烟(抽烟)数据集和训练代码)
  • 吸烟(抽烟)检测和识别3:Android实现吸烟(抽烟)检测和识别(含源码,可实时检测):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/131521347
  • 吸烟(抽烟)检测和识别4:C++实现吸烟(抽烟)检测和识别(含源码,可实时检测):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/131521352

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★智能驾驶:车牌检测和识别

  • 智能驾驶 车牌检测和识别(一)《CCPD车牌数据集》
  • 智能驾驶 车牌检测和识别(二)《YOLOv5实现车牌检测(含车牌检测数据集和训练代码)》

  • 智能驾驶 车牌检测和识别(三)《CRNN和LPRNet实现车牌识别(含训练代码)》

  • 智能驾驶 车牌检测和识别(四)《Android实现车牌检测和识别(可实时车牌识别)》

  • 智能驾驶 车牌检测和识别(五)《C++实现车牌检测和识别(可实时车牌识别)》

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★智能驾驶:车辆检测

  • UA-DETRAC BITVehicle车辆检测数据集(含下载地址)
  • 深度学习目标检测:YOLOv5实现车辆检测(含车辆检测数据集+训练代码)
  • Android实现车辆检测(含Android源码 可实时运行)

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★智能驾驶:红绿灯检测

  • 红绿灯(交通信号灯)检测数据集
  • 深度学习目标检测:YOLOv5实现红绿灯检测(含红绿灯数据集+训练代码)
  • Android实现红绿灯检测(含Android源码 可实时运行)

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★文档矫正

  • Python OpenCV实现文档自动矫正(含源码和测试数据)

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★中药材(中草药)分类识别

  • 163种中草药(中药材)数据集说明(含下载地址)
  • Pytorch实现中药材(中草药)分类识别(含训练代码和数据集)

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★动物分类识别

  • Pytorch实现动物识别(含动物数据集和训练代码)

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★水果分类识别

  • 水果数据集(Fruit-Dataset )+水果分类识别训练代码

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★垃圾分类识别

  • 垃圾分类数据集+垃圾分类识别训练代码

人工智能项目集合推荐(数据集 模型训练 C++和Android部署),深度学习,人工智能,CV项目实战,深度学习,项目实战文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-725835.html


3.AI 语音项目集合

★音频分类

  • 基于梅尔频谱的音频信号分类识别(Pytorch)
  • C/C++实现librosa音频处理库melspectrogram和mfcc

4.AI NLP项目集合

★文本分类

  • Pytorch LSTM实现中文单词预测(附完整训练代码)
  • Pytorch TextCNN实现中文文本分类(附完整训练代码)

到了这里,关于人工智能项目集合推荐(数据集 模型训练 C++和Android部署)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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