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百度飞桨7日训练营技术复盘笔记(vonvan)
和学术研究不同 将深度学习技术运用到实际项目实践中需要考虑诸多不同的因素 如何确定哪些任务可以用人工智能完成 如何划分数据集 模型性能不佳时如何判断问题所在 如何判断某个改进思路的可行性 深度学习项目通常需要消耗大量的资源 与其投入一两个月
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大数据
算法
编程语言
python
通用文字识别 本地OCR接口 json数据 任意语言 不限次调用 exe服务工具免搭建部署启动即用
解决没有网络得环境下图片转文字 本地OCR 也可以云端自己搭建服务 稳定 不限调用次数 附送两个百度飞桨得ONNX识别模型 一个简单 一个复杂 在这里插入图片描述 样本识别效果 使用方法 启动本地OCR接口服务 图片文件 gt base64
笔记
飞桨
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图像处理
飞桨学习笔记之图像分割套件PaddleSeg
1 概述 2 基本原理 2 1 DeepLabv3 2 2 U Net 2 3 PSPNet 2 4 ICNet 2 5 HRNet 2 6 Fast SCNN 2 7 模型选择 2 8 模型评估 3 具体实现过程 3 1 准备数据集 3
飞桨
深度学习
带你了解『百度智能云发布云智一体的AI开发全栈模式』
在 云智一体 的独家优势下 百度智能云为企业的 AI 开发打开了更多可能 3月27日 百度智能云2021云智技术论坛首场活动在京举行 重磅发布 云智一体的 AI 开发全栈模式 基于百度全球领先的 AI 技术和生态优势 AI 原生的云基础设施
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百度智能云
百度
开发平台
开发工具
飞桨框架2.0RC新增模型保存、加载方案,与用户场景完美匹配,更全面、更易用
通过一段时间系统的课程学习 算法攻城狮张同学对于飞桨框架的使用越来越顺手 于是他打算在企业内尝试使用飞桨进行AI产业落地 但是AI产业落地并不是分秒钟的事情 除了专业技能过硬 熟悉飞桨的使用外 在落地过程中还会遇到很多细节的问题 这不 他就
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深度学习
paddlepaddle
飞桨框架2.0正式版重磅发布,一次端到端的“基础设施”革新
在人工智能时代 深度学习框架下接芯片 上承各种应用 是 智能时代的操作系统 近期 我国首个自主研发 功能完备 开源开放的产业级深度学习框架飞桨发布了2 0正式版 实现了一次跨时代的升级 这次2 0版本的发布对于飞桨来说 可以说是一次 基础设
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飞桨学习笔记之经典图像分类模型
1 LeNet 2 AlexNet 3 VGG 4 GoogLeNet 5 ResNet 1 LeNet LeNet 通过连续使用卷积和池化层的组合提取图像特征 网络结构示意图 第一模块 包含5 5的6通道卷积和2 2的池化 卷积提取图像中
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卷积
计算机视觉
神经网络
多元任务,高额奖金!首届“开放原子开源大赛”等你参与!
人类有各种交流方式 包括语言 文字 音乐 影像等 有的贴近生活 有的充满艺术感 然而 在人工智能时代 代码作为一种特殊的交流形式愈发重要 它使得人与人 人与机器之间能够高效便捷地沟通 从而为科技发展注入活力 开源 则是让这种交流变得更加丰富
开放原子
开源
人工智能
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AI教学赋能计划(大模型特辑)2023秋季学期启动申请!
AI教学赋能计划是由百度飞桨发起 面向高校提供产教融合人才培养方案 一站式助力高校复合型人才培养 截至目前已经培养5200名AI专业师资 助力484所高校开设人工智能与AI X特色课程 2023年随着文心一言等预训练大语言模型发展 大模型成
高校赋能
人工智能
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文心一言
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【PaddleDetection】基于PaddleDetection的齿轮瑕疵检测:从模型训练到部署中的那些坑
目录 0 题目简介 1 Baseline项目的本地化 1 1 飞桨环境配置 飞桨安装注意事项 1 2 PaddleDetection安装 PaddleDetection注意事项 1 3 数据集下载与配置 PaddleX安装注意事项 1 4
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目标检测
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