介绍

在这个实战项目中，我们将使用 PyTorch 构建一个简单的人脸识别门禁系统。我们将使用预训练的人脸识别模型，结合摄像头实时捕捉图像，识别人脸并判断是否有权限进入。该项目将涵盖数据准备、模型构建、实时图像处理和门禁系统搭建等方面。

鱼羊 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

做目标检测、语义分割，你一定听说过Detectron2。

作为一个基于PyTorch实现的模块化目标检测库，Detectron2当年刚一开源，就被推上了GitHub趋势榜第一。

在开始使用 TAO 模型训练工具之前，我们必须先对其操作原理有个基础的理解，因为这套工具能支持 30 多种神经网络的深度学习，并且横跨视觉类与对话类两种不同领域，究竟是如何做到的？

概述

图像识别（Image Recognition）是计算机视觉的核心任务之一，旨在通过算法让计算机理解图像内容，包括分类（识别物体类别）、检测（定位并识别多个物体）、分割（像素级识别）等，常见的应用场景如下

• 工业检测：产品缺陷识别
• 医疗影像：病灶标记
• 自动驾驶：行人、车辆检测
• 安防监控：人脸识别

作者的系统环境是：

• 笔记本：ThindPad P520

昨天，Ultralytics团队正式推出YOLOv8.3.102版本，此次更新聚焦于模型架构优化与开发效率提升，通过引入全新模块、重构代码结构及增强工业级部署能力，为计算机视觉领域的研究者与开发者带来更高效、灵活的目标检测解决方案。以下是本次更新的核心亮点与功能详解：

传统的标注，需要使用标注软件人工一个一个的标注，太耗费时间和精力，如果我们有个基础的、通用的模型，但是效果一般，然后想要重新标注，我们就可以使用现有的模型，生成VOC格式的标签文件。

布局检测是文档解析领域的核心任务之一，目标是精准定位文档中不同类型的元素（正文、标题、表格、图片等）。尽管布局检测已经研究很多年，但现有的布局检测算法多关注在论文类型的文档，当面对多样性的文档（如教材、考题、研报等）时，其检测效果还是不及预期。

一、准备深度学习环境

近期搞智能体应用，需要使用各种工具模型的服务，包括图像识别，OCR等。于是用FastAPI构建了一系列的工具服务，这是其中之一。

YOLO