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【AI达人创造】Edgeboard与安卓部署与推理方法课程笔记
1.基于paddleX的EdgeBoard部署项目举例:PaddleX快速上手-MobileNet V2图像分类 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/439860?channelType=0&channel=0 训...
【AI达人养成】卷积神经网络基础学习笔记
深度全连接神经网络模型存在哪些不足? 模型结构不够灵活 模型参数太多 卷积神经网络结构上的三大特性        局部连接、权重共...
【AI达人养成】PYthon零基础快速入门基础知识点总结
基础语法输入什么内容,命令行回显什么内容。 比如输入:hello world 命令行显示:hello world 比如输入:3+13 命令行显示:16 比如输入:2*2...
【AI达人养成】-PP新手的两种基本CNN网络的实现方式(蝴蝶分类)
在作业四中我们尝试构造一个网络去实现 蝴蝶的分类:除了已经提供的数据读取处理部分。需要实现一些内容,下面是个人的一些体会...
飞桨达人第七课课后笔记:安全帽检测
PaddleX 2.0动态图体验:安全帽检测模型开发与部署 准备模型库 数据集准备 模型训练 模型预测 模型裁剪 全面支持动态图的PaddleX,操作流...
EasyDL专业版如何实现模型精度优化
分别在三个检测模型上训练下货架数据,可以看出使用Faster R-CNN训练的效果会比其他两个模型好一些。从精度提升角度,我们选用...
非计算机专业小白的飞浆深度学习7日打卡经验
由于我现在做的一个小项目,需要用到图像识别,然后我找到了飞浆这个框架。在这7日打卡中因为许多术语没有学习过,所以学习得很是艰难。但是...
用Python+AI识别青你2漂亮姐姐的颜值
技术的创新与应用更简单。现推出了百度深度学习7日打卡《Python小白逆袭AI大神》,带领大家零基础从Python进入人工智能领域...
成都站!AI快车道ERNIE专场全干货报名啦!
人才和产业资源的“天府之国”。 12月21日,百度AI快车道——企业深度学习实战将首次来到四川成都,举办百度艾尼(ERNIE)专场。课程将...
FcaNet 通道注意力新花样
文章的作者认为,卷积网络里用的全局平均池化GAP是频域特征分解的一个特例,以此扩展得到了一种多谱通道注意力机制:FcaLayer,在imagenet上对比senet50,提升精度1.8%  ...
EasyDL OCR焕新升级,精准识别复杂图表
;并支持自动合并分行识别结果后输出,多行内容识别准确率大幅提升。 新增单字段多 Value 值标注与识别功能针对标注数据中单字段存在Key...
[盖楼有奖]AI达人创造开课啦!快来说说你的心里话~~
AI达人创造开课啦~~~ 你有什么感悟嘛?(例如:找数据集是在太难了!) 你有什么想说的嘛?(例如:我的班长XXX棒棒哒!超nice...
百度大脑开放生态论坛深度讲解AI生产力干货
营销定位模糊、资金人力成本问题。为此,百度大脑发布了“做出来、卖出去、做得大”三步进阶的生态合作伙伴计划。 第一步“做出来“。百度大脑通过全新...
报名!AI快车道-互联网内容平台专场公开课来咯
智能拆条、图片智能处理、自动匹配字幕等等。AI的应用,大大提升了内容生产、内容审核、内容分发的效率,有效助力了内容行业的长期发展。3 秒可以...
强化学习7日打卡-世界冠军带你从零实践结业
       深度学习的强化学习一直认为非常高深,不敢去触碰。        在视觉系统的工程化中,目前基本还是以图片分类和目标检测为...
PPRL七日打卡——世界冠军带你从零实践心得
就这样吧,关于强化学习的阶段结束! 下个路口见!!! https://blog.csdn.net/wtlll/article/details/106945356            
强化学习7日打卡--第二课Q表格之个人理解
开课之前,我仅掌握python的一些知识,对强化学习可以说一窍不通,因此在学习中注定了会陷入一些误区。科科老师讲解的通俗易懂,我...
百度飞桨第1课 | AI达人创造 | 好的创意如何产生
a.韩磊:  创意:就是将现有想法进行某种组合(比如虚构的物体往往是现实物体的组合)  趣味项目:游戏复刻,特效复刻,能发带...
AI达人创造|第六课:基于Hub Serving的微信小程序模型部署
基于Hub Serving的微信小程序模型部署 Hub模型转换 服务部署 小程序开发 简介:什么是PaddleHub 飞桨生态下的预训练模型管理工具 通...
【AI达人养成】图像处理与分类课程中出现的参考资料与项目
鉴于有回顾的需要,将图像处理课程与图像分类课程中出现的参考资料与项目在此总结 图像处理: 面向初学者的OpenCV-Python教程:http://co...
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