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项目地址https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleCV/human_pose_estimation论文地址Pose ResNet: https://arxiv.org/abs/1804.06208网络结构简单来说，这个网络的backbone使用了ResNet，把分类用的ResNet的最后几层全连接层替换为反卷积层输出heat
转载请注明作者和出处：https://blog.csdn.net/qq_28810395运行平台： Windows 10AIstudio官网：https://aistudio.baidu.com/--飞桨领航团AI达人创造营一、自定义数据集、模型搭建训练、安卓部署全流程部署口罩目标检测模型 根据目前完成工程目标与任务类型出发，选择最合适的模型。一、在Jetson Nano上基于python部署P
文章目录预习day1：图像分割综述day2: FCN全卷积详解day3:U-Netday4:DeepLabday5:图卷积day6:实例与全景分割day7：课程总结与paddle_seg介绍学习链接预习day1：图像分割综述day2: FCN全卷积详解day3:U-Netday4:DeepLabday5:图卷积day6:实例与全景分割day7：课程总结与paddle_seg介绍这几天学习了图像分割
1 介绍环节昨天那篇写的是：航拍+AI︱极简的视频风格迁移体验是把航拍的风景图进行整体的风格迁移，不过从成片效果来看，太过于超现实。本篇是想考量局部的风格迁移，使用的是paddlepaddle开源的一款模型，PaddleHub 中的SkyAR，源教程为：SkyAR：一键完成视频魔法换天，不得不说，paddle开源了很多有意思的项目，值得玩一下。先来看看，SkyAR可以实现的效果原视频图：改编视频图
飞桨使用的体验和感受在此之前没有接触过其他的深度学习框架，PaddlePaddle是我第一个使用的深度学习框架。学习PaddlePaddle体验的话，虽然对于入门的新手全中文的api是非常的友好，但是在入门的文档上建议在文本的基础上加上视频的教学（是那种网页里嵌入着视频，不需要额外点击报名课程的那种）。对于一开始刚入门PaddlePaddle的我，光看文档时会有很多的疑惑，有些操作不明白是在做什.
本文介绍了在学习百度开源框架paddlepaddle进行强化学习设计时遇到的问题以及解决方法
自上次参加完目标识别的7日打开营，对目标识别的一些理论的印象大大加深了，但是在使用中，仍然基本只会使用paddledetection提供的现成的东西。这次目标识别7日营，朱老师除了讲解目标识别网络设计的原理，并且亲自手撕代码，让我读paddle的一些实现有了更深的了解。虽然还是不能像大佬一样手撕代码，但是在看paddleseg、paddledetection什么的时候，也开始明白了这些代码是做什么
学习笔记、感悟1.学习内容这次训练营七日主要学习的内容，总结如下第一天主要是讲到图像分割的应用，以及绪论，然后一些关于图像分割的基本写法语言，以及切割环境的搭配，介绍了关于图像分割的基本流程，也算是图像分割的初体验。第二天介绍了全卷积网络结构的内容，全卷积网络的优缺点，实际实现的分割效果并不好，不过速度比较快，以及在服务器上的实践操作（个人认为这部分最难，东西有点多），并跟着老师补全basic_s
厉害了，智慧有那么大
以特定领域知识图谱(Domain-specific Knowledge Graph, DKG)融合方案中的环节为例，讲解基于ERNIE-Garm的文本匹配算法
新年、过节、日常中，我们经常需要一些话术，例如春节的拜年祝福信息，情人节表达爱情的话语等，复制粘贴别人的话术，可能撞车还显得没有诚意，这时候就需要 AI 来帮你，利用 AI 生成独一无二属于你的话术，即能彰显你的能力还不缺诚意，小伙伴来感受下 AI 文本生成的能力吧。
前言上一节地址：基于paddledetection在ROS中搭建红绿灯检测控制车模运动（1）—— 环境搭建准备以及软件安装数据准备打开仿真环境：roslaunch racecar_gazebo racecar_normal_light_runway.launch在本地pycharm中新建一个工程文件：proj6_lightContrl/src在src下创建脚本读取ros中摄像头数据并按键截图保存本
1.1源码安装下载，找到PPOCRlabel.py文件，并运行它。3.点击查看标注内容是否正确，若正确则点击，不正确进行步骤四。下载成功后，运行PPOCRLabel文件，将弹出来标注软件。4.若不正确选择对应的框进行重新标注，并输入正确识别结果。2.自动标注，若有不对可进行人为修改。标注好后，需进行点击生成这三个文件。（需要很多的库，报错就安装）
深度学习框架之PaddlePaddle百度飞桨PaddlePaddle一周学习心得最近，闲来无事参加了百度举行的《百度架构师手把手带你零基础实践深度学习》。由于之前在大学也接触过Google的深度学习框架tensorflow，学了一周之后发现PaddlePaddle更加友好，从数据的下载\、模型的调用、训练、测试及部署，非常适合零基础的同学入门深度学习，无偿安利一波，感兴趣的同学也可以参加，现在刚
GitHub源码地址
paddlepaddle-gpu 版本安装选择和测试，选择不超过自己cuda版本的最高版本安装，推荐使用conda命令。
这段代码可以运行，能够训练模型，但是因为我训练的时间比较长中途中断训练了只训练好并保存了transformer模型，实际BiLSTM模型也可以进行训练。数据集地址：http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/但是只训练这个模型无关紧要。数据集中，共有5w条文本，test集和train集各半，每个集合中，pos和neg也是各半。下面是重新进行的一个项目，
PaddleX 3.0 是基于飞桨框架构建的低代码开发工具，它集成了众多开箱即用的预训练模型，可以实现模型从训练到推理的全流程开发，支持国内外多款主流硬件，助力AI 开发者进行产业实践。如果你的设备是 GPU，请使用以下命令安装 PaddleX 的 GPU 版本。使用 PaddleX 官方 Docker 镜像，创建一个名为 paddlex 的容器，并将当前工作目录映射到容器内的 /paddle 目
paddlespeech部署教程
jupyter 配置一开始，我们是没有配置文件的，所以在/home/.jupyter里面运行代码生成配置文件#生成jupyter配置文件，这个会生成配置文件.jupyter/jupyter_notebook_config.pyjupyter notebook --generate-config#使用ipython生成密码In [1]: from notebook.auth import passw
PaddlePaddle高层API自定义数据集，实现文本分类中的情感分析PaddlePaddle高层API学习笔记与代码实践记录课程链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/6771情感分析是自然语言处理领域一个老生常谈的任务。句子情感分析目的是为了判别说者的情感倾向，比如在某些话题上给出的的态度明确的观点，或者反映的情绪状态等
对计算机而言，能够“看到”的是图像被编码之后的数字，所以它很难理解高层语义概念，比如图像或者视频帧中出现的目标是人还是物体，更无法定位目标出现在图像中哪个区域。目标检测的主要目的是让计算机可以自动识别图片或者视频帧中所有目标的类别，并在该目标周围绘制边界框，标示出每个目标的位置，如 图1 所示。图1：图像分类和目标检测示意图图1（a）是图像分类任务，只需识别出这是一张斑马的图片。图1（b）是目标检
在飞桨平台做图像分类-2 完成模型组网并训练
卷积算子
前情提要 通过之前教程中的学习，相信大家对于如何搭建一个分类网络已经清晰了。那么我们不禁会想，有没有更快速的尝试模型及技巧的方法呢？因为我们在上一次课程中使用的代码都需要自己进行开发，自己写需要很多的精力。PaddleClas作为飞桨的一个图像分类套件，已经为大家把所有的内容都写好了，只需要大家选择模型、并适配自己的数据集即可。基于飞桨图像分类套件PaddleClas的柠檬分类竞赛实战Paddl
本项目是一个语音情感识别项目，目前效果一般，供大家学习使用。后面会持续优化，提高准确率，如果同学们有好的建议，也欢迎来探讨。
非常有幸参与本次百度21天零基础深度学习课程，本课程是基于百度飞桨平台完成，非常方便使用AIStudio进行在线学习和实践。作为课程结束的一个作业，举行AI识虫比赛。赛题背景目标检测是计算机视觉中的一个重要的应用方向，与之相关的应用也越来越多。百度飞桨与北京林业大学合作开发的AI识虫项目，是将AI与农业相结合的典型案例。本次比赛将使用林业病虫数据集，使用目标检测算法对图片中的虫子类别和位置进行预测
简 介： 昨天，参加第十七届智能车竞赛的同学给我发送了一段B站上的，无线充电车模的演示视频：开源开源，第十七届智能车比赛博特电子节能小车，随便玩一玩吧。比赛还是卷不过你们。关键词： 智能车竞赛，动物识别，PaddleHub#mermaid-svg-xaC73KPaQcB9rHnj .label{font-family:'trebuchet ms', verdana, arial;font-fami
飞桨图像识别套件PaddleClas是飞桨为工业界和学术界所准备的一个图像识别和图像分类任务的工具集，助力使用者训练出更好的视觉模型和应用落地。官网地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas。
项目说明业务背景随着城市化进程的不断推进，中国汽车的保有量一直保持上升态势，截止至2022年3月底，全国汽车保有量达3.07亿，汽车保有量的不断上升。不同车辆类型的分类在智能交通系统、公共安全等领域扮演着重要角色，例如高速收费口的车辆类型识别、停车场收费口的车辆类型识别、日常交通监控中的车辆类型识别等。业务难点以收费口管理场景为例，依据不同的车辆类型具有不同的收费标准，依靠人工判断并计算费用效率低
项目地址用PaddlePaddle实现图像分类-SE_ResNeXt - 飞桨AI Studio - 人工智能学习与实训社区用百度账号登录，然后完善信息，没日运行可以获得8点GPU免费额度，就是说我每天可以用Tesla V100 32GB内存的运行环境8小时，是不是很开心运行环境第一步cd data/data2815 && unzip -q flower_photos.zip第二步
介绍使用Python和NumPy来构建神经网络模型的思考过程和操作方法。波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“Hello World”。和大家对房价的普遍认知相同，波士顿地区的房价受诸多因素影响。该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价，期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型，
宋江到了青州，与武松、鲁智深、杨志、李忠、周通、施恩、曹正等人相见。吴用和宋江制定了计策。一天，呼延灼收到报信说城北门外土坡上，有三个人骑马在那里看城，中间一个穿红袍骑白马的，两边一个是小李广花荣，左边是道士打扮。宋江人马越来越多，飞桨AI训练越来越容易！飞桨目标检测套件PaddleDetection初探
深度学习中波士顿房价预测模型几个优化函数的对比前言一、优化函数的种类？二、波士顿房价预测模型中的效果对比1.SGD2.Adam3.Adagrad4.Momentum三、总结前言aistudio官方代码中用的是随机梯度下降SGD的优化函数，在其他不变，只改变优化函数的情况下，通过与对比优化函数的效果，加深对优化函数的理解一、优化函数的种类？参考https://blog.csdn.net/lzx159
SSD，全称Single Shot MultiBox Detector，是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法，截至目前是主要的检测框架之一，相比Faster RCNN有明显的速度优势，相比YOLO V1又有明显的mAP优势。本开源是基于PaddlePaddle实现的SSD，包括 MobileNetSSD，MobileNetV2SSD，VGGSSD，ResNetSSD。使用的
PaddleHub体验与应用目录PaddleHub体验与应用PaddleHub简介PaddleHub安装PaddleHub体验PaddleHub简介PaddleHub是为了解决对深度学习模型的需求而开发的工具。基于飞桨领先的核心框架，精选效果优秀的算法，提供了百亿级大数据训练的预训练模型，方便用户不用花费大量精力从头开始训练一个模型。PaddleHub有很多方便实用的模型，如基于Pad...
百度的飞浆框架从16年开源到现在也又四年时光了，经过四年的打磨，这款框架也展现出了不俗的实力，这次文章我就为大家讲讲这么运用paddle实现手势识别，为什么不是minist入门数据呢，因为minist的数据都是各个框架默认集成的，仅仅只需简单的导入就完成了，而一般我们的项目都是实打实的图片和标签，所以以手势识别讲paddle更加专业有效果深度学习不外乎四个步骤：1. 数据标签处理2. 构建网...
学以致用 实现计算机视觉分类的 各类图像增广常用图像增广方法主要有：左右翻转(上下翻转对于许多目标并不常用)，随机裁剪，变换颜色(亮度，对比度，饱和度和色调)等等，我们拟用opencv-python实现部分数据增强方法。用来完成增广结构如下：class FunctionClass:def __init__(self, parameter):self.parameter=parameterdef _
PaddleNLP是一款简单易用且功能强大的自然语言处理和大语言模型(LLM)开发库。聚合业界优质预训练模型并提供开箱即用的开发体验，覆盖NLP多场景的模型库搭配产业实践范例可满足开发者灵活定制的需求。
使用以下命令可以验证 PaddlePaddle 是否安装成功。
PaddleOCR场景使用
本次飞机实验内容主要有以下几点（1.windows系统安装配置快速安装飞桨2.Docker中安装配置Paddlepaddle3.利用paddlepaddle完成一些简单项目实践4.使用LeNet在MNIST数据集实现图像分类（基于基础API和高层API，完成模型的训练与预测）5.完成实践：手写数字识别任务6.使用飞桨实现波士顿房价预测任务）
import paddleimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom PIL import Imageimport paddle.nn.functional as Fclass MNIST(paddle.nn.Layer):def __init__(self):super(MNIST, self).__init__()self.fc
wolfmax老狼，飞桨领航团无锡团团长，飞桨开发者技术专家（PPDE），AICA六期学员，某半导体CIM软件集成商图像算法工程师，主要研究方向为图像检测、图像分割等算法。
本项目旨在基于深度学习LSTM（Long Short-Term Memory）模型，基于python编程语言，Vue框架进行前后端分离，结合机器学习双推荐算法、scrapy爬虫技术、PaddleNLP情感分析以及可视化技术，构建一个综合的电影数据爬虫可视化+NLP情感分析推荐系统。通过该系统，用户可以获取电影数据、进行情感分析，并获得个性化的电影推荐，从而提升用户体验和满足用户需求。首先，项目将利
CCF大数据与计算智能大赛：本赛题提供一部分电影剧本作为训练集，训练集数据已由人工进行标注，参赛队伍需要对剧本场景中每句对白和动作描述中涉及到的每个角色的情感从多个维度进行分析和识别。该任务的主要难点和挑战包括：1）剧本的行文风格和通常的新闻类语料差别较大，更加口语化；2）剧本中角色情感不仅仅取决于当前的文本，对前文语义可能有深度依赖。
本文档记录了在windows下安装PaddleClas的成功步骤，从用户视角为入门者提供了一条最短路径，缩短认知和学习的路径，直奔主题，让PaddleClas成为现实问题解决的工具。
简易车牌识别-paddlepaddle版简要介绍数据处理网络定义训练模型校验总结基于百度AI Studio的《深度学习7日入门-CV疫情特辑》作业，通过CNN来识别车牌号。基本上代码在平台上都有了，完成以后我又写了个Pytorch版本，可以在此查看。简要介绍本项目车牌数据为20x20的灰度图片，共分为65类，即0-9的数字，A-Z的字母以及“京津冀”等省市自治区的简称。想下载跑一跑的可以在下...
如今的智能机已经很智能了，如果手机可以觉察到我们在生活中的一举一动，知道我们行动的意图，你觉得会如何？智能手机不仅搭载了多种惯性传感器，这使得基于智能手机的人体行为识别研究越来越受关注。在本次赛题由志愿者使用智能手机时，通过基本活动的行为构建而成。希望选手能够构建模型对活动行为进行预测。
这里的后处理模块其实是复用了PaddleX中提供的参考示例，整体逻辑大家可以参考开篇的那张图片，关于具体的功能模块我们可以直接看其中的头文件。目前 OpenVINO 2022.1的 runtime 可以直接支持对 Paddle 静态模型的读取和加载，但为了追求更好的性能，这里我们还是展示了如果通过 OpenVINO 的 Model Optimizer 工具对下载后的 Paddle 模型进行转换。G
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