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https://github.com/geekwenjie/SmartJavaAI.git
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<a href="https://gitee.com/dengwenjie/SmartJavaAI"><img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/geekwenjie/SmartJavaAI-Site/images/logo.png?v=2025-04-13T07:48:42.197Z" width="45%"></a>
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<strong>🍬JAVA轻量级深度学习算法库，该库致力于构建Java生态与AI模型之间的高效桥梁</strong>
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## 📚简介
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`SmartJavaAI`是专为Java 开发者打造的一个功能丰富、开箱即用的 Java 算法工具包，致力于帮助Java开发者高效集成各类智能算法。SmartJavaAI通过对多种主流算法的统一封装，开发者无需深入了解底层实现，即可轻松在 Java 代码中调用人脸识别、目标检测、OCR 等功能。目前已支持部分人脸识别与目标检测算法，底层实现涵盖了 C++、Python 等语言的深度学习模型。后续将持续扩展更多算法，最终将构建一个面向 Java 开发者的通用智能工具库。
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## 🚀 核心亮点
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针对 Java 开发者在集成智能算法时常见的两大痛点：
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- 🐍 主流AI深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）的Python生态与Java工程体系割裂
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- ⚙️ 现有算法方案分散杂乱，封装不统一，使用门槛高，不易直接服务于 Java 业务开发
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我们实现了：
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✅ **开箱即用** - 两行代码即可调用算法
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✅ **支持多种深度学习引擎** - Pytorch、Tensorflow、MXNet、ONNX Runtime
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✅ **功能丰富** - 当前支持人脸识别与目标检测，未来将陆续支持 OCR、图像分类、NLP 等多个 AI 领域任务，构建全面的智能算法体系。
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✅ **跨平台兼容** - 支持Windows/Linux/macOS系统（x86 & ARM架构）
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## 🌟 AI集成方式对比
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| 维度 | Python生态 | 原生DJL | 本工具包 |
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|------------|---------------------|-----------------|----------------|
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| 开发效率 | 需搭建Python环境 | 需实现完整AI Pipeline | 提供即用API |
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| 学习成本 | 需掌握Python/C++混合编程 | 需深入理解AI框架机制 | Java语法即可调用 |
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| 部署复杂度 | 需维护多语言服务 | 需处理底层资源调度 | 单一Jar包集成 |
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| 性能表现 | 原生高性能 | 依赖开发者优化经验 | 内置生产级调优 |
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## 📌 支持功能
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### ✅ 已实现功能
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- **人脸检测**
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人脸检测、人脸识别、人脸比对1:1、人脸比对1:N、人脸库注册、人脸库、人脸库删除
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- **目标检测**
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支持通用目标检测，能够识别图像中的多种物体类别，返回物体位置与类别信息
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### ⌛ 规划中功能
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- **OCR文字识别**
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即将支持身份证/银行卡/车牌等关键信息提取
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- **图像分割**
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- **语音识别**
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基于Transformer的语音转文本引擎，支持中文/英文多语种识别
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## 🛠️包含组件
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| 模块 | 介绍 |
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| smartjavaai-common | 基础通用模块，封装了公共功能，供各算法模块共享使用 |
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| smartjavaai-face | 人脸功能模块 |
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| smartjavaai-objectdetection | 目标检测模块 |
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| smartjavaai-seetaface6-lib | seetaface6人脸算法JNI接口封装 |
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可以根据需求对每个模块单独引入
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-------------------------------------------------------------------------------
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## 📦 安装
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### 1、环境要求
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- Java 版本：**JDK 11或更高版本**
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- 操作系统：不同模型支持的系统不一样，具体请查看文档
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### 2、Maven
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在项目的pom.xml的dependencies中加入以下内容（全部功能），也可以根据需求对每个模块单独引入:
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```xml
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<dependency>
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<groupId>ink.numberone</groupId>
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<artifactId>smartjavaai-all</artifactId>
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<version>1.0.8</version>
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</dependency>
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```
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### 3、人脸检测运行流程
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（1）人脸模型下载（使用人脸相关功能）
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如果在有网环境下使用，不需要下载模型(SeetaFace6模型除外)
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| 模型名称 | 下载地址 | 文件大小 | 适用场景 | 兼容系统 |
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| :-----------------------: | :----------------------------------------------------------: | :------: | :----------------------------------------: | ------------------- |
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| retinaface | [下载](https://resources.djl.ai/test-models/pytorch/retinaface.zip) | 110MB | 高精度人脸检测 | Windows/Linux/MacOS |
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| ultralightfastgenericface | [下载](https://resources.djl.ai/test-models/pytorch/ultranet.zip) | 1.7MB | 高速人脸检测 | Windows/Linux/MacOS |
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| seetaface6 | [下载](https://pan.baidu.com/s/1hfNacA8ISV2qHrycjOkgqA?pwd=1234) | 288MB | 人脸检测、人脸比对、人脸库注册、人脸库查询 | Windows |
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| facenet | [下载](https://resources.djl.ai/test-models/pytorch/face_feature.zip) | 104MB | 人脸特征提取、人脸比对 | Windows/Linux/MacOS |
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（2）人脸库下载（使用人脸库相关功能：人脸注册、人脸查询）
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目前仅SeetaFace6人脸算法支持人脸库注册，查询等功能，所以只有使用SeetaFace6模型时才需要下载`face.db`，`face.db` 是 一个SQLite 数据库，程序启动并使用相关功能时会自动操作该数据库，用于存储人脸特征数据及其对应的唯一标识 Key，支持后续的人脸注册、查询和比对等操作。
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下载链接: https://pan.baidu.com/s/1DzE1rDkFnjEXQbIasIdFrA?pwd=1234 提取码: 1234
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（3）下载示例代码
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https://gitee.com/dengwenjie/SmartJavaAI-Demo
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`📁 src/main/java/smartai/examples/face
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└── 📄[RetinaFaceDemo.java](https://gitee.com/dengwenjie/SmartJavaAI-Demo/blob/master/src/main/java/smartai/examples/face/RetinaFaceDemo.java) <sub>*（人脸模型：RetinaFace示例代码）*</sub>
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└── 📄[LightFaceDemo](https://gitee.com/dengwenjie/SmartJavaAI-Demo/blob/master/src/main/java/smartai/examples/face/LightFaceDemo.java) <sub>*（人脸模型：UltraLightFastGenericFaceModel示例代码）*</sub>
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└── 📄[SeetaFace6Demo.java](https://gitee.com/dengwenjie/SmartJavaAI-Demo/blob/master/src/main/java/smartai/examples/face/SeetaFace6Demo.java) <sub>*（人脸模型：SeetaFace6示例代码）*</sub>
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└── 📄[FaceNetDemo.java](https://gitee.com/dengwenjie/SmartJavaAI-Demo/blob/master/src/main/java/smartai/examples/face/FaceNetDemo.java) <sub>*（人脸模型：FaceNet示例代码）*</sub>
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（4）离线使用方法
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程序首次运行时，会自动下载所需的底层依赖库到默认的缓存路径。不同操作系统的默认缓存路径如下：
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\{user}需要替换成您当前登录的用户名
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| | 依赖库及缓存目录 |
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| ------- | ------------------------ |
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| windows | C:/Users/\{user}/.djl.ai |
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| linux | /home/{user}/.djl.ai |
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| macos | /Users/{user}/.djl.ai |
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对于需要在离线环境中使用的情况，可以在联网环境中运行程序一次，确保所需的依赖库已下载。然后，将上述缓存目录复制到离线环境中相同的路径下，即可实现离线使用。
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请注意，SeetaFace6 默认支持离线使用，无需上述操作即可在离线环境中运行。
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### 4、目标检测运行流程
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（1）下载示例代码
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https://gitee.com/dengwenjie/SmartJavaAI-Demo
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`📁 src/main/java/smartai/examples/objectdetection
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└── 📄[ObjectDetection.java](https://gitee.com/dengwenjie/SmartJavaAI-Demo/blob/master/src/main/java/smartai/examples/objectdetection/ObjectDetection.java) <sub>*（目标检测示例代码）*</sub>
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## 🙏 鸣谢
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本项目在开发过程中借鉴或使用了以下优秀开源项目，特此致谢：
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- **[Seetaface6JNI](https://gitee.com/cnsugar/seetaface6JNI)**
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- **[Deep Java Library](https://docs.djl.ai)**
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## 联系方式
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如果您有任何问题或建议，欢迎联系：
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- **微信**: deng775747758 （请备注：SmartJavaAI）
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- **Email**: 775747758@qq.com
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🚀 **如果这个项目对你有帮助，别忘了点个 Star ⭐！你的支持是我持续优化升级的动力！** ❤️
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## 更新日志
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## [v1.0.8] - 2025-04-13
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- 新增目标检测功能
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- 模型调用接口统一封装
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- 修复若干已知问题
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- 支持自定义选择使用 GPU 或 CPU 运算
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- 人脸识别模块新增多种接口，功能更加完善
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## [v1.0.6] - 2025-04-01
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- 修复人脸识别算法facenet-pytorch实现方式
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- 优化Seetaface6算法，兼容jdk高版本
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