人脸检测模型：SeetaFace
SeetaFace是一个人脸检测、对齐和识别的模块化开源库。它包括三个独立模块：人脸检测、人脸对齐和人脸识别，可以组合使用以实现人脸识别。
模型检测
当前话题为您枚举了最新的模型检测。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。
人脸检测算法预训练模型
提供以下预训练模型供选择：
SCRFD_10G (shape640×640, shape1280×1280)
SCRFD_10G_KPS (shape640×640, shape1280×1280)
多层模型支持：图像目标检测的模型架构和应用
ThinkPHP 3.1 引入了多层模型支持，允许自定义模型分层。模型层 (M) 的分层可以分为三种：
默认层：模型类继承 Model 类，位于项目根目录下的 Lib/Model 文件夹中。
逻辑层：模型类继承 Model 类，位于 Lib/Logic 文件夹中，主要用于业务逻辑处理。
python恶意域名DGA检测桌面系统,框架：python + tk +CNN模型+ ＲNN模型
python恶意域名DGA检测桌面系统有人工智能神经网络检测方式框架：python + tk +CNN模型+ ＲNN模型角色介绍：无训练模型模块载入模型检测输出结果模块CNN模型和ＲNN模型+的集成检测模型。集成检测模型由字符嵌入层、特征提取层和分类层三部分组成。字符嵌入层完成对输入字符的自动编码;
基于高斯混合模型的目标检测算法
高斯混合模型（GMM）在目标检测任务中展现出良好的性能，但需要根据实际应用场景进行代码调整以达到最佳效果。
模型实例化-图像目标检测技术及应用
ThinkPHP3.1完全开发手册90的模型类的名称不同的时候才需要定义。 trueTableName包含前缀的数据表名称，也就是数据库中的实际表名，该名称无需设置，只有当上面的规则都不适用的情况或者特殊情况下才需要设置。 dbName定义模型当前对应的数据库名称，只有当你当前的模型类对应的数据库名
摄像头目标检测：使用 PyTorch 预训练 Faster RCNN 模型
使用 PyTorch 预训练的 Faster RCNN 模型，通过摄像头进行目标检测。步骤详细且易于理解，代码简洁。
基于XML训练器的车辆检测模型及Python代码实现
本资源包含基于XML训练器的车辆检测模型，并提供示例Python代码和配套测试视频。开发者可以使用提供的代码和训练器进行车辆检测任务，并参考测试视频进行模型评估和参数调整。
口罩检测
训练数据集和代码已整合。执行 inference.py 即可运行。
项目检测
使用可用脚本，在项目目录中运行：
npm start：在开发模式下运行应用程序。
npm test：启动测试运行程序。
npm run build：构建生产应用程序。
npm run eject：从项目中删除单个构建依赖项。