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独门秘籍奉上！听说这是CCF遥感地块分割比赛冠军的“获胜法宝”！
神经网络
深度学习
人工智能
python
https
【飞桨开发者说】黎昆昌，CCF BDCI遥感影像地块分割赛道冠军团队、CCF BDCI 2020 综合特等奖团队队长，中国科学院深圳先进技术研究院20级硕士。
用户1386409
2021-03-09
2K
0
如何在双十一给自己送个“陪聊女友”——基于飞桨&Plato搭建多轮对话模型
对话机器人
python
神经网络
深度学习
人工智能
【飞桨开发者说】闫冬阳，PPDE飞桨开发者技术专家，北京交通大学系统科学系在读博士。研究方向是基于复杂网络工具的文本处理方法，同时探索与复杂网络结合的深度学习方法。
用户1386409
2020-11-16
1.1K
0
基于PaddleSeg实现眼底血管分割——助力医疗人员更高效检测视网膜疾病
神经网络
深度学习
人工智能
opencv
python
研究表明，各类眼科疾病以及心脑血管疾病会对视网膜血管造成形变、出血等不同程度的影响。随着生活水平的提高，这类疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。临床上，医疗人员能够从检眼镜采集的彩色眼底图像中提取视网膜血管，然后通过对血管形态状况的分析达到诊断这类疾病的目的。
用户1386409
2020-11-16
1.5K
0
基于飞桨复现语义分割网络HRNet，实现瓷砖缺陷检测
神经网络
人工智能
深度学习
python
PaddleSeg是基于PaddlePaddle开发的图像分割开发套件，覆盖了DeepLabv3+、U-Net、ICNet、PSPNet、HRNet、Fast-SCNN等主流分割网络。通过模块化的设计，以配置化方式驱动模型组合，帮助开发者更便捷地完成从训练到部署的全流程图像分割应用。
用户1386409
2020-11-06
1.1K
0
如何在Jetson nano上同时编译TensorRT与Paddle Lite框架
https
网络安全
python
打包
我从上学期开始逐渐接触飞桨深度学习框架，当时的飞桨逐步为广大开发者熟知。半年过去，生态不完善不再是扣在飞桨框架上的一顶帽子。如果你仍怀偏见，那么建议从现在开始深入地了解和使用它。
用户1386409
2020-08-04
1.3K
0
带你使用PaddleDetection玩转Windows下可视化部署
人工智能
神经网络
python
c++
【飞桨开发者说】：余志良，菲特（天津）智能科技有限公司项目经理，百度黄埔学院二期学员
用户1386409
2020-06-29
2.5K
0
飞桨核心框架最新升级：灵活高效兼顾，动静自然统一
python
数据结构
在近期举办的“WAVE SUMMIT 2020”深度学习开发者峰会上，百度飞桨总架构师于佃海提到：
用户1386409
2020-06-16
521
0
飞桨动态图重大升级，全面提升灵活性、易用性
c++
python
深度学习
神经网络
最新发布的飞桨开源深度学习框架1.7版本，带来多项重要更新。非常值得关注的是，飞桨“动态图”能力有了重大升级，不但编程体验极大提升，而且训练性能已媲美“静态图”，部署能力也有全面强化。
用户1386409
2020-05-26
601
0
模型部署实战：教你用笔记本电脑实现实时“口罩检测”
神经网络
人工智能
人脸识别
python
https
最近百度飞桨在业内率先开源了口罩检测模型，并且在北京地铁实际上线。该模型能够准确地对未戴口罩以及错误佩戴口罩的情况进行识别和检测，辅助一线地铁工作人员进行防疫工作。口罩模型的上线应用，主要是借助了百度飞桨推理库Paddle Inference。之前我们已经对口罩检测模型做过报导（点击此处查看）。
用户1386409
2020-05-15
1.2K
0
飞桨与PyQt的碰撞，图形化目标检测So Easy
qt
神经网络
深度学习
人工智能
python
还记得3月份的时候我给大家介绍了PaddleDetection的环境部署、训练及可视化、模型导出。但那只是一个算法程序，一个完整的项目需要在算法的基础上将可视化操作开发成型。今天我给大家带来如何利用Py-Qt编一个显示界面，并结合工业相机实时采集并进行目标检测。
用户1386409
2020-04-26
707
0
别再用PS了，我用五行Python代码就实现了批量抠图
python
对于会PhotoShop的人来说，抠图是非常简单的操作了，有时候几秒钟就能扣好一张图。不过对于一些比较复杂的图，有时候还是需要花点时间的，今天就给大家带了一个非常快速简单的办法，用Python来批量抠取人像。
用户1386409
2020-04-14
1.8K
0
他用飞桨，“画”出了一座智慧城市应有的模样
python
好在AI技术的不断成熟，想要构筑一个城市的功能分类模型已非天方夜谭。尤其是飞桨开源深度学习平台的逐步成长，也让开发者有了更多的选择。针对上述问题，2019年9月至12月，飞桨举办了首期基线挑战赛，参赛选手使用飞桨构建一个城市区域功能分类模型：对给定的地理区域，输入该区域的遥感影像和用户到访数据，最终预测10万个测试集样本的区域功能类别。
用户1386409
2020-02-12
537
0
如何用免费GPU学习AI算法？这篇算法资源大集锦别错过
https
网络安全
编程算法
推荐系统
python
上一次写了篇薅GPU百度AI Studio计算资源的文章，收到很多AI算法初学者私信，问我能不能补充一些AI Studio的学习资源。有求必应向来是我的风格，于是我加入了AI Studio和飞桨（PaddlePaddle）开发者QQ群，为大家收集了一些资源，涵盖了从入门到高阶的各种常用算法和代码。为了阅读连贯性，本文先简单介绍一下AI Studio，然后讲解下免费GPU资源政策的变化与怎么拿，最后按照从入门到高阶，介绍一些能帮助你尽快掌握各种算法的资源。
用户1386409
2019-10-14
1K
0
想要上手机器翻译？飞桨教你用Transformer 一战到底
深度学习
人工智能
机器翻译
python
https
导读：机器翻译，能够实现多种语言之间的自动翻译，方便人类的沟通和交流，具有重要的研究和应用价值。Transformer是机器翻译领域的一个经典模型，一经问世，便取得了SOTA效果。本文将带领大家一同探秘Transformer，并送上基于飞桨实现 Transformer的实战教程。
用户1386409
2019-09-26
1.1K
0
如何让机器读懂图片上的文字？飞桨助您快速了解OCR
python
文字识别
编程算法
OCR（Optical Character Recognition），译为光学字符识别，是指通过扫描等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息，再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术。
用户1386409
2019-09-09
2.7K
0
都9102年了还不懂动态图吗？一文带你了解飞桨动态图
python
人工智能
神经网络
深度学习
导读：飞桨PaddlePaddle致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。飞桨核心框架已提供了动态图(DyGraph)相关的API和文档，并且还附有Language model、Sentiment Classification、OCR、ResNet等模型的动态图版本官方实现。飞桨目前兼具了动态图和静态图的优势，同时具备灵活性和高效性。
用户1386409
2019-08-26
1.8K
0
飞桨实战 | DCGAN生成手写数字图片全解析
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
python
生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是非监督式学习的一种方法，通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习。
用户1386409
2019-06-14
1.1K
0
基于深度学习PaddlePaddle可视化工具VisualDL
ide
c++
命令行工具
python
当使用PaddlePaddle训练大量深层的神经网络时，开发者希望跟踪整个神经训练过程的信息，例如loss的变化趋势，迭代过程中参数的变化、分布及背后的原因、模型的网络结构等。PaddlePaddle推出的可视化工具VisualDL，只需要以下两个简单步骤，即可更好的调试和优化神经网络的训练过程：
用户1386409
2019-06-10
1.3K
0
PaddlePaddle版Flappy-Bird—使用DQN算法实现游戏智能
强化学习
编程算法
python
刚刚举行的 WAVE SUMMIT 2019 深度学习开发者峰会上，PaddlePaddle 发布了 PARL 1.1 版本，这一版新增了 IMPALA、A3C、A2C 等一系列并行算法。作者重新测试了一遍内置 example，发现卷积速度也明显加快，从 1.0 版本的训练一帧需大约 1 秒优化到了 0.15 秒（配置：win8，i5-6200U，GeForce-940M，batch-size=32）。
用户1386409
2019-06-06
619
0
PaddlePaddle实战 | KDD Cup Regular ML Track 基线实现解析
神经网络
深度学习
人工智能
python
面向对象编程
素有数据挖掘领域“世界杯”之称的KDD Cup正在火热进行中，百度作为此次大赛的主办方，除了提供10,000美金特别奖，还为使用PaddlePaddle的参赛选手精心提供了KDD Cup Regular ML Track基线支持，此基线能够在Linux和单机CPU/GPU上运行，通过使用基线，参赛队伍可以更方便地进行特征工程和网络的优化，高效完成训练，并获得更好的结果。
用户1386409
2019-06-06
477
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