OpenBayes 一周速览丨YOLOv11 来了！多任务目标检测一个模型全搞定；一键部署 OpenAI 最新语音识别模型，下载超 13 万次！

最新推荐文章于 2025-08-29 14:54:17 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-29 14:54:17 发布 · 1.2k 阅读 · 19 ·
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#YOLO #目标检测 #语音识别 #人工智能 #深度学习 #自然语言处理 #机器学习

公共资源速递

This Weekly Snapshots ！

5 个数据集：

  • Human Faces Dataset 人脸数据集

  • MMedc 大规模多语言医疗语料库

  • MMedBench 多语言医学能力基准数据集

  • MMMLU 多语言多任务语言理解数据集

  • FRAMES-benchmark 检索增强生成测试集

1 个模型：

  • Llama-3.2-11B-Vision-Instruct

3 个教程：

  • 一键部署 YOLOv11

  • Whisper-large-v3-turbo 语音识别、翻译 Demo

  • ScribblePrompt 医学图像分割工具

访问官网立即使用：http://openbayes.com

公共数据集

1. Human Faces Dataset 人脸数据集

该数据集包含约 9.6k 张人脸图像，其中 5k 张真实人脸图像，4.63k 张 AI 生成的人脸图像。

直接使用：

https://go.openbay

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OpenBayes
关注
语音告警（一）——基于YOLOv5目标检测的语音告警
小刺猬的宝藏笔记本
04-21 7843
当小火苗、山林大火和烟雾的置信度大于预设的阈值时，播放三个类别对应的语音实现语音告警。首先选取FFmpeg播放器来播放自己录制好的mp3文件，FFmpeg拥有LGPL/GPL许可和前沿音/视频编解码库libavcodec，使用方便，功能强大。虽然FFmpeg（Fast Forward mpeg视频编码标准）在Linux系统开发并且在Linux系统使用较多，但在windows系统下也同样可以用来录制、编解码、转换、流化音视频等。然后在命令行调测语音，语音正常播放之后，再最终进行语音告警模块的实...
目标检测系列算法:简单实现YOLO语音TTS报警系统（检测人员入侵室内或室外）
源代码杀手的博客
07-31 2077
YOLO人员检测语音TTS报警系统源码。
Python3.7 + Yolo3识别 语音播报
A
12-24 4026
一、利用Python调用系统win10的文字转语音 首先下载需要用到的库：pip install pyttsx3 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 接下来直接上代码： import win32com.client as win # SpVoice类是支持语音合成(TTS)的核心类。通过SpVoice对象调用TTS引擎，从而实现朗读功能 speak = win.Dispatch("SAPI.SpVoice") # 完成将文本信息转换为语音并按照指定的参数
人脸识别常用数据集大全（12/20更新）
weixin_33974433的博客
12-28 9064
人脸识别常用数据集大全（12/20更新） 原文首发地址：人脸识别常用数据集大全（12/20更新） - 极市博客 1.PubFig: Public Figures Face Database(哥伦比亚大学公众人物脸部数据库) The PubFig database is a large, real-world face dataset con...
opencv dnn模块 示例(27) 目标检测 object_detection 之 yolov11
热爱生活，忠于自己
10-17 2847
YOLO11是Ultralytics实时目标探测器系列中最新的迭代版本，重新定义尖端的精度、速度和效率。在以往具有令人印象深刻进步的yolo版本基础上，YOLO11对架构和训练方法进行了重大改进，使其成为各种计算机视觉任务的多功能选择。
OpenBayes 一周速览丨公共模型一键部署功能上线！VibeVoice1.5B重新定义TTS技术边界，多人长对话一键生成
最新发布
OpenBayes的博客
08-29 1023
NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2 作为 Nemotron 系列的混合架构优化版本，该模型创新性融合 Mamba 高效长序列处理与 Transformer 强语义建模能力，仅以 90 亿（9B）参数就实现了 128K 超长上下文支持，在边缘计算设备（如 RTX 4090 级 GPU）上的推理效率与任务性能，可对标同参数规模的前沿模型，标志着大语言模型在轻量化部署与长文本理解领域的重大突破。Qwen3-Thinking-2507 是 Qwen3 思维模型的延续，具有更高的推理质量和深度。
OpenBayes 一周速览丨李沐团队开源语音大模型Higgs Audio V2，扩展多语言对话等功能；MegaScience数据集上线，含125万实例
OpenBayes的博客
08-11 726
GPT-OSS-20b 参数约为 210 亿，运行时仅需 16GB 内存，在常见基准测试里，其表现与 o3-mini 相当，这种轻量化设计使得它在边缘设备上也能轻松部署，无论是在本地推理，还是在对基础设施要求严苛的快速迭代场景中，都能发挥出色的效能。Neta Lumina 基于上海人工智能实验室 Alpha-VLLM 团队开源的 Lumina-Image-2.0，利用海量、高质量的二次元风格图像及多语种标签数据，使模型具备强大的需求理解与诠释能力，非常适合插画、海报、分镜、角色设计等场景。
OpenBayes 教程上新｜YOLOv11 实战！速度与精度双全的目标检测神器
OpenBayes的博客
11-21 1021
YOLO 模型一直是目标检测的经典之选。YOLOv11 作为新一代的目标检测模型，YOLOv11 能够同时完成多个视觉任务：从基础的物体检测和物体分类，到精细的实例分割，甚至能通过姿态估计分析人体或物体的动作。同时，YOLOv11 在定位物体检测方面也表现出色，能够精准地定位并识别图像中的目标，满足更复杂场景的需求。例如，在自动驾驶中，它不仅能精准识别前方车辆和行人，还能准确定位车道线和交通标志，确保行车安全。
OpenBayes 一周速览丨vLLM 实战教程汇总，从环境配置到大模型部署，中文文档追踪重磅更新
OpenBayes的博客
05-22 1013
随着大语言模型（LLM）逐步走向工程化与规模化部署，其推理效率、资源利用率以及硬件适配能力正成为影响应用落地的核心问题。2023 年，加州大学伯克利分校的研究团队开源 vLLM，通过引入 PagedAttention 机制对 KV 缓存进行高效管理，显著提升模型吞吐量与响应速度，在开源社区迅速走红。截至目前，vLLM 在 GitHub 上已突破 47k stars，是大模型推理框架中的明星项目。
【ROS机器人系统】自主导航+YOLO目标检测+语音播报
Github主页：https://github.com/xinyangwy
07-18 2万+
完成自主导航功能，并在小车移动至指定地点的过程中，通过机器人的摄像头检测导航途中所见物体，识别出物体的种类（框选出不同物体并标注识别结果），结合科大讯飞语音合成模块对识别结果进行语音播报。..............................
语音识别基本原理（Fundamentals of speech recognition）
05-13
书（影印版），页码全，并且附带图书阅览器。
人脸检测数据集-faces-dataset
04-10
kaggle2017年人脸检测数据集，共31024张灰度图，包括训练集（2430张人脸图，4549张非人脸图）和测试集（472张人脸图，23573张非人脸图）。
yolo8+声纹识别（实时字幕）
lianyinghhh的博客
07-14 1881
现在已经完成了人脸识别跟踪 ✅，接下来要：✅ 加入「声纹识别（说话人识别）」功能，识别谁在讲话，并在视频中“这个人”的名字旁边加上「正在讲话」。
YOLOv11来了，使用YOLOv11训练自己的数据集和推理(附YOLOv11网络结构图)
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在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
10-02 24万+
YOLOv11 由 Ultralytics 在 2024 年 9 月 30 日发布， 最新的 YOLOv11 模型在之前的 YOLO 版本引入了新功能和改进，以进一步提高性能和灵活性。YOLO11 在快速、准确且易于使用，使其成为各种对象检测和跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务的绝佳选择。
yolov11 部署瑞芯微rk3588、RKNN部署工程难度小、模型推理速度快
zhangqian_1的博客
10-06 1万+
yolov8还没玩溜，yolov11又来了，那么部署也又来了。完整代码：包括onnx转rknn和测试代码、rknn板端部署C++代码。
YOLOv3 笔记
ferb的语音识别学习小站
04-29 619
shortcut层。shortcut层是跳过连接 主要看《yolov3_presentation.pdf》 框住目标，需4个点（回归问题，预测点坐标） 分类问题：判断类别 person/dog/cat… YOLOv3 vs YOLOv2: 小目标判别更准确，识别速度慢一些，能识别到person，甚至person里的tie领带。 训练数据集：COCO 网络结构 residual block：回忆R...
常用公开人脸数据集汇总，持续更新中~~
不忘初心~
05-09 2万+
转载请注明作者和出处： http://blog.youkuaiyun.com/john_bh/ 文章目录一. 人脸数据汇总表1.人脸检测2.人脸关键点检测3.人脸表情4.年龄与性别5.人脸姿态6.人脸识别二. 常用人脸数据详细介绍1.人脸检测2.人脸关键点检测2.1 CMU Multi-PIE2.2 LFPW2.3 AFLW2.4 Helen2.5 COFW2.6 300W2.7 WFLW3.人脸表情4.年龄与性别5.人脸姿态6.人脸识别 一. 人脸数据汇总表 1.人脸检测 人脸检测是要定位出图像中人脸的位置。
目标检测 | yolov8 原理和介绍
hhl_work的博客
08-19 3657
近年来，You Only Look Once (YOLO)系列目标检测算法因其在实时应用中的速度和准确性而受到广泛关注。本文提出了一种新的目标检测算法YOLOv8，它建立在以前迭代的基础上，旨在进一步提高性能和鲁棒性。受到从YOLOv1到YOLOv7的YOLO架构演变的启发，以及从YOLOv5和YOLOv6等模型的比较分析中获得的见解，YOLOv8结合了关键创新，以实现最佳的速度和准确性。利用注意力机制和动态卷积，YOLOv8引入了专门为小物体检测量身定制的改进，解决了YOLOv7中突出的挑战。
【目标检测】基于YOLO的多任务识别（道路状况）| labelimg标注
2201_75436278的博客
12-01 2106
我用的是CULane 数据集，这个是行车记录仪记录的照片。我只用了一小部分。CULane数据集(v1.0)-优快云博客我是根据上面这篇博客下载的CULane数据集。我下载的这个数据集，解压之后是这种格式：随后我利用python脚本处理数据。
openbayes模型训练
03-28
<think>好的，我现在需要帮用户解答如何使用OpenBayes进行模型训练的问题。首先，我得看看用户提供的引用内容，里面有四个引用链接，其中引用2、3、4是关于OpenBayes的教程和部署方法，引用1提到了Int4量化和本地CPU推理，可能相关但可能不是重点。 用户的问题很明确，他们想了解OpenBayes的模型训练教程、使用方法和示例代码。我需要根据提供的引用信息来组织回答。首先，用户提到的引用3提到了登录OpenBayes，选择公共教程里的GeneFace++数字人Demo，这可能是一个具体的示例。引用4提到了在模型训练中使用子域名访问服务，配置模型名称、端口和host，这可能涉及训练时的服务部署步骤。 接下来，我需要整理一个结构清晰的步骤指南。可能包括注册登录、选择公共教程、创建训练任务、配置环境参数、启动训练和监控结果这些步骤。每个步骤需要详细说明，并且引用相关的引用来源，比如引用3中的步骤1，引用4中的配置部分。 然后，用户可能需要示例代码，但根据提供的引用，似乎没有直接的代码片段，但引用4提到了gradio的启动配置，可能需要解释如何设置这些参数。此外，引用2是关于部署Mistral-Large和Llama-3.1-405B模型的教程，可能可以提及这些模型作为训练的应用案例。 需要注意的是，用户不可见的系统指令要求生成相关问题，所以最后得想几个相关的问题，比如优化训练效率、数据准备、模型部署、资源监控等，这些问题应该基于提供的引用内容，比如引用1的推理部署和引用2的模型部署。 还要确保回答使用中文，LaTeX格式正确，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，但当前问题可能不需要数学公式，所以可能不需要处理这部分。但需要检查是否有变量或术语需要用LaTeX，如果有的话正确应用。 最后，确保回答结构清晰，分步骤说明，引用正确，比如在提到公共教程时引用[^3]，在配置模型参数时引用[^4]。同时，示例代码部分可能引用配置代码，如引用4中的内容。 总结一下，回答的结构应该是： 1. 注册登录 2. 选择公共教程 3. 创建训练任务 4. 配置环境参数 5. 启动训练和监控 6. 示例代码或配置说明 然后相关问题部分提出几个相关问题，每个问题基于引用中的不同部分。 需要确保所有引用都正确标注，没有遗漏。同时，避免使用Markdown格式，保持自然的中文表达，步骤清晰，帮助用户逐步了解如何使用OpenBayes进行模型训练。</think>以下是使用OpenBayes进行模型训练的步骤指南： ### 一、注册与登录 1. 访问OpenBayes官网 https://openbayes.com/ 并完成账号注册/登录[^3]。 ### 二、选择公共教程 1. 在「公共教程」页面查找目标项目（如「GeneFace++ 数字人 Demo」） 2. 点击「立即使用」进入预配置环境 ### 三、创建训练任务 1. 通过控制台新建「训练任务」 2. 上传本地训练代码或选择平台提供的模板代码库 ### 四、配置环境参数 关键参数示例： ```python model-url = "http://0.0.0.0:8080/v1/yi" # 模型服务地址 batch_size = 32 # 根据显存调整 learning_rate = 1e-4 ``` 注：需指定端口号、子域名前缀等网络配置 ### 五、启动与监控 1. 选择硬件规格（支持CPU/GPU集群） 2. 通过实时日志查看训练进度 3. 使用TensorBoard监控指标 ### 六、示例代码结构 ```python # 模型定义 class CustomModel(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.linear = nn.Linear(768, 256) # 训练循环 for epoch in range(epochs): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() ```
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