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PaddlePaddle

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银行智能案防:以“AI技防”堵住违规漏洞
例如,某农信社员工私自转走储户存款上千万元,被判处无期徒刑,银行被罚款数十万元。类似这样的违法案件在银行系统虽非频发,但一旦发生,就会给银行造成巨大的经济和声誉损失。
用户1386409
2023-03-06
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高性能图像处理的新利器——FlyCV
大多数从事计算机视觉相关岗位的人基本上都使用过OpenCV。OpenCV于2000年发布首个开源版本,随着深度学习技术的深入,其在视觉产品工程化落地过程中产生新的问题。例如在移动端设备上,因包体积较大,占用储存空间和APP网络下载时间。在算力较低的AIoT设备上,性能表现不好。因此,百度视觉团队萌生了开发一个高性能图像处理库的想法。
用户1386409
2023-03-06
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全流程3D医疗分割开发工具MedicalSeg重磅开源
医学影像是临床疾病诊断的重要方式,高效精准地从影像中识别出器官结构或病变,是医学影像学的重要课题之一。依据成像原理,医学影像可以粗略分为两类:
用户1386409
2022-09-01
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赛事解析|乒乓球时序动作定位大赛亚军方案分享
时序动作定位(提案生成)是计算机视觉和视频分析领域一个具有挑战性的任务。本次比赛不同于以往的ActivityNet-TAL,FineAction等视频时序检测动作定位比赛,采用了更精细的动作数据集–乒乓球转播画面,该数据集具有动作时间跨度短、分布密集等特点,给传统模型精确定位细粒度动作带来了很大挑战。
用户1386409
2022-09-01
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如何轻松上手3D检测应用实战?飞桨产业实践范例全流程详解
随着深度学习技术的快速发展,3D检测技术作为关键发展方向之一,在机器人视觉、城市视觉、增强现实等领域发挥重要作用。传统依靠激光雷达的3D检测方法存在传感器昂贵,难以大规模广泛部署、点云缺失纹理信息、分辨率低等问题。建立单目3D检测模型,有效地利用了图像相对于点云的各个优势,以更低的成本部署到实际应用场景。
用户1386409
2022-08-31
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AI+生物计算:用计算机视觉技术理解细胞生命
本次将由中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室、百图人工智能科学顾问杨戈博士为大家分享在细胞内部,用计算机视觉技术理解细胞生命。
用户1386409
2022-03-31
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飞桨火力全开,重磅上线3D模型:PointNet++、PointRCNN!
11年过去了,出走半生,我们依旧少年,「阿凡达2」依旧没有如约上映,但3D应用却在此期间得到了蓬勃的发展。这一方面得益于3D传感器技术的飞速发展,用户可以更加便捷地获取到三维图像数据;另一方面随着机器人、无人驾驶、AR&VR等业务的日趋成熟,需要快速处理和理解海量的3D数据,以便精确感知周边物体的空间信息,3D数据的深度学习需求应运而生。随着2020年中国新基建政策的发布,相信未来3D视觉技术将会有更广阔的应用空间。
用户1386409
2020-03-30
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​零基础入门深度学习(九):目标检测之常用数据预处理与增广方法
本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程,主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学,帮助大家在深度学习领域实现从0到1+的跨越。从本课程中,你将学习到:
用户1386409
2020-02-19
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自动分类打标签!飞桨TSM模型帮你做视频理解
谈到视频理解,不得不给大家介绍一下新鲜出炉的视频理解技术之一:TSM(Temporal Shift Module)。TSM是由MIT和IBM Watson AI Lab的Ji Lin,Chuang Gan和SongHan等人提出的通过时间位移模拟3D建模达到效果和性能的平衡,提高视频理解能力的模块。
用户1386409
2019-08-20
1.3K0
业界首个视频识别与定位工具集PaddleVideo重磅更新
PaddleVideo 在实际工业界可以形成很多具体应用,包括:视频精彩片段预测、关键镜头定位、视频剪辑等任务,例如定位 NBA 篮球赛视频中扣篮镜头,电视剧中的武打镜头等。如下图所示:
用户1386409
2019-07-23
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基于飞桨PaddlePaddle的多种图像分类预训练模型强势发布
在计算机视觉领域,图像分类是非常重要的基本问题,是图像目标检测、图像分割、图像检索、视频理解、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础,在实际场景中,有着广泛应用。飞桨(PaddlePaddle)视觉模型库图像分类持续提供业内领先的分类网络结构训练方法以及在imagenet 1000分类任务上的预训练模型。目前,已开源10种不同网络结构,25个预训练模型,包括当前效果最优的ResNet50(top-1:79.84%),助力用户提高构建模型的效率,大大减轻“炼丹”的烦恼。
用户1386409
2019-07-11
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飞桨TOP案例集锦 | AI可以改变更多
深度学习技术已经具备了很强的通用性,正在推动人工智能进入工业大生产阶段,人们也逐渐的感受到了AI对生活的改变。下面,小编就带领大家了解一下飞桨怎么在现实生活中发挥作用的。
用户1386409
2019-07-02
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ActivityNet Kinetics夺冠 | PaddlePaddle视频联合时空建模方法开源
百度视觉技术部联合PaddlePaddle团队近期开源了用于视频分类的StNet框架。StNet框架为ActivityNetKinetics Challenge 2018中夺冠的网络框架。本次开源了基于ResNet50实现的StNet模型。该模型提出“super-image"的概念,在super-image上进行2D卷积,建模视频中局部时空相关性。另外通过temporal modeling block建模视频的全局时空依赖,最后用一个temporalXception block对抽取的特征序列进行长时序建模。该框架在动作识别方面优于一些最先进的方法,可以在识别精度和模型复杂性之间取得令人满意的平衡。
用户1386409
2019-06-10
1.3K0
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