十大框架：1.谷歌雲的Vision API，v3， orflow， acedetection，&er Vision，，_recognition，8. DeepFaceLab，9. JeelizFaceFilter，CV
1、谷歌雲的Vision API
Google Cloud 的 Vision API 是一種易於使用的圖像識別技術，可讓開發人員通過應用強大的機器學習模型來了解圖像的內容。它通過 REST 和 RPC API 提供強大的預訓練機器學習模型。它還使開發人員可以輕鬆地將關鍵視覺檢測功能集成到應用程序中，包括面部和地標檢測、圖像標記、光學字符識別 (OCR) 和顯式內容標記。它還允許我們為圖像分配標籤並快速將它們分類為數百萬個預定義的類別。它可以幫助我們檢測物體和麪部，閲讀印刷和手寫文本，並將有價值的元數據構建到您的圖像目錄中。
2、YOLOv3
YOLO（You Only Look Once）是最先進的實時對象檢測系統，是最廣泛使用的基於深度學習的對象檢測方法之一。它將對象檢測視為一個迴歸問題，使用單個前饋卷積神經網絡直接從完整圖像預測類別概率和邊界框偏移。它使用 k-means 聚類方法來估計預測邊界框的初始寬度和高度。YOLOv3 消除了區域提議生成和特徵重採樣，並將所有階段封裝在單個網絡中，形成真正的端到端檢測系統。
3、 TensorFlow
Tensorflow 是一個免費的開源框架，用於創建算法以開發用户友好的圖形框架，稱為 TensorFlow 圖形框架 (TF-GraF)，用於對象檢測 API，廣泛應用於農業、工程和醫學領域的複雜任務的高效解決. TF-GraF 為業餘愛好者和初學者提供獨立的虛擬環境來設計、訓練和部署機器智能模型，而無需在客户端進行編碼或命令行界面 (CLI)。
TF-GraF 支持 SSD、Faster-RCNN、RFCN 和 Mask-RCNN 的靈活模型選擇，包括卷積神經網絡（inceptions 和 ResNets）。TF-GraF 負責設置和配置，允許任何人在他們的項目中使用深度學習技術，而無需安裝複雜的軟件和環境。
4、 Libfacedetection
libfacedetection 是一個用於圖像中人臉檢測的開源庫。它為圖像中基於 CNN 的人臉檢測提供了預訓練的卷積神經網絡，使用户能夠檢測尺寸大於 10×10 像素的人臉。在 C 源文件中，CNN 模型已轉換為靜態變量。源代碼不依賴於任何其他庫。您需要一個可以在 Windows、Linux、ARM 和任何平台下編譯源代碼的 C++ 編譯器。SIMD 指令用於加速檢測。如果您使用 Intel CPU 或 NEON for ARM，您可以啟用 AVX2。
5、Raster Vision
Raster Vision 是一個開源 Python 框架，用於在衞星、航空和其他大型圖像集（包括傾斜的無人機圖像）上構建計算機視覺模型。它允許沒有任何深度學習或機器學習工作流專業知識的用户快速重複配置實驗，包括分析訓練數據集、創建訓練芯片、訓練模型、創建預測、評估模型、捆綁模型文件和部署。
Raster Vision 內置支持使用 PyTorch 和 Tensorflow 進行芯片分類、對象檢測和帶有後端的語義分割。用户可以在內置支持使用 AWS Batch 在雲中運行的 CPU 和 GPU 上執行實驗。該框架還可以擴展到新的數據源、任務（例如，對象檢測）、後端（例如，TF 對象檢測 API）和雲提供商。
6、SOD
SOD 是一個嵌入式的、現代的跨平台計算機視覺和機器學習軟件庫。它公開了一組用於深度學習、高級媒體分析和處理的 API，包括在計算資源和物聯網設備有限的嵌入式系統上進行實時、多類對象檢測和模型訓練。
SOD 旨在為計算機視覺應用程序提供通用基礎架構，並加速機器感知在開源和商業產品中的使用。SOD 專為提高計算效率而設計，重點關注實時應用，包括一套全面的經典和最先進的深度神經網絡及其預訓練模型。
7、Face_recognition
Face_recognition 是世界上最簡單的 Python 和命令行面部識別 API。使用 dlib60 最先進的人臉識別技術構建深度學習，它可以從 Python 或命令行識別和操作人臉。該模型在 Wild61 基準中的 Labeled Faces 上的準確率為 99.38%。它提供了一個簡單的 face_recognition 命令行工具，可讓您從命令行對圖像文件夾進行人臉識別！
8、 DeepFaceLab
DeepFaceLab 是一個開源深度偽造系統，它利用機器學習在視頻中進行照片般逼真的人臉交換。它提供了一個命令式且易於使用的管道，包括數據加載和處理、模型訓練和後處理，供人們在不全面瞭解深度學習框架或不編寫複雜樣板代碼的情況下創建深度偽造視頻。這個最先進的框架提供了一個完整的命令行工具，其中包含管道的各個方面和功能，如傻瓜相機。值得注意的是，超過 95% 的深度偽造視頻是使用 DeepFaceLab 創建的。
9、 JeelizFaceFilter
JeelizFaceFilter 是一個輕量級且強大的人臉跟蹤庫，專為增強現實人臉過濾器而設計。這個 JavaScript 庫可以從使用 WebRTC 捕獲的網絡攝像頭視頻源中實時檢測和跟蹤人臉。用於為增強現實應用疊加 3D 內容，它可以支持 、、FaceSwap、Canvas2D、CSS3D 等各種集成，使開發人員能夠直接從瀏覽器解決計算機視覺問題。關鍵功能包括人臉檢測、人臉跟蹤、人臉旋轉檢測、張口檢測、多人臉檢測與跟蹤、具有高清視頻能力的視頻採集等。
10、OpenCV
OpenCV 是一個開源計算機視覺和機器學習軟件庫，旨在為計算機視覺應用程序提供通用基礎架構並加速機器感知在商業產品中的使用。獲得 BSD 許可的產品 OpenCV 使企業可以輕鬆地使用和修改代碼。該庫擁有 2500 多種優化算法，包括一整套經典和最先進的計算機視覺和機器學習算法。
這些算法可用於檢測和識別人臉、識別對象、對視頻中的人類行為進行分類、跟蹤攝像機運動、跟蹤移動對象、提取對象的 3D 模型以及從立體攝像機生成 3D 點雲。它可以將圖像拼接在一起以生成整個場景的高分辨率圖像，從圖像數據庫中查找相似圖像，從使用閃光燈拍攝的圖像中去除紅眼，跟蹤眼球運動，識別風景並建立標記以將其與增強現實疊加。
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