cosanlab/py-feat
Facial Expression Analysis Toolbox
何を解決するか
Py-FEATは、顔の表情（FEX）研究のための包括的なツールキットを提供し、画像および動画から感情的・物理的な顔データを抽出するプロセスを簡素化します。
動作方法
このライブラリは、HuggingFaceから自動的にダウンロードされる事前学習済みモデルを使用して、顔を検出および特定の顔の特徴を抽出します。具体的には以下の内容を含みます：
- 感情表現（例：喜び、悲しみ、怒り）。
- 顔の筋肉の動き（アクションユニットとして知られる）。
- 顔のランドマーク。
CPU、NVIDIA GPU（CUDA）、Apple Silicon（MPS）でのハードウェアアクセラレーションをサポートしています。
対象ユーザー
顔の表情分析、心理学、コンピュータビジョン分野で作業している研究者および開発者。
特徴
- 自動的な重み管理：必要なときに自動的にモデルの重みをダウンロードします。
- クロスプラットフォームのハードウェア対応：CUDAおよびMetal（MPS）に対応し、処理速度を向上させます。
- エンドツーエンドのパイプライン：検出、抽出、前処理、分析、可視化のためのツールをすべて含んでいます。
関連
- プロジェクト
yakhyo/unifaceUniFaceは、15種類の顔分析タスク（検出、ランドマーク、3Dメッシュ、解析、マッティング、注視、頭部姿勢、人口統計、感情、品質、アンチスプーフィング、認識、匿名化、およびFAISSベースの類似度検索）を、単一のインストールが容易なパッケージ（CPU, Apple Silicon, または CUDA）に統合したPythonライブラリです。一貫貫したAPI、自動モデル重みのダウンロード、豊富なドキュメント、ノートブック、およびコミュニティDiscordを提供します。
- Dispatch
Pythonを使用した感情分析の始め方Hugging Faceは、Hugging Face Hubからの学習済みモデル、微調整のためのTrainer API、およびノーコードのAutoNLPツールを活用して、Pythonを使用した感情分析を実装するための包括的なガイドを提供しています。
- プロジェクト
serengil/deepface顔認識および顔属性分析のための軽量な Python フレームワークであり、本人確認や人口統計予測のための複数の最先端モデルをラップしています。
- プロジェクト
- プロジェクト
deepinsight/insightfaceInsightFaceは、検出、認識、アライメント、ビデオの匿名化、人物レベルの照合、およびREST APIを備えたセルフホスト型サーバーを提供するオープンソースの2D/3D顔分析ライブラリです。PyTorch/MXNetで実装されており、事前学習済みモデル、自動ハードウェアバックエンド選択、大規模な顔検索ツールを提供します。