送福利啦!PaddleCV方向精选项目合集
收藏
快速回复
AI Studio平台使用 其他平台资讯 18991 153
送福利啦!PaddleCV方向精选项目合集
收藏
快速回复
AI Studio平台使用 其他平台资讯 18991 153

PaddleCV大合集来啦!!!AI Studio还为大家准备了妥妥的福利~~

百度大脑AI Studio经过一年的建设, 现在已经积累了数以万计的内容和项目, 为了便于大家学习了解PaddleCV开发技术, AI Studio项目小组特别制作汇总了一批PaddleCV精选项目~

疫情还没有结束~大家少出门多学习,学着学着说不定就中奖了呢哈哈哈本次不仅有精选项目供大家把玩,更为大家准备了百度定制背包、定制雨伞、蝴蝶不倒杯以及TeslaV100算力卡等多重豪礼!

每个项目都可以直接fork并运行哦, 动手实践出真知~活动参与方式见文末~~~

部分内容可能需要使用GPU环境. 如果没有GPU环境, 可以点击链接申请一下, 然后就有源源不断的算力资源赠送了~

算力申请链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/questionnaire?activityid=667

AI Studio-PaddleCV疫情联名

A、   PaddleHub口罩检测:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/267322

百度积极响应号召,为了助推全社会的力量将AI技术应用于防疫工作,决定免费开源自研的“口罩人脸识别”预训练模型,该模型基于2018年百度在国际顶级计算机视觉会议ECCV 2018的论文PyramidBox而研发,可以在公共场景检测大量的人脸同时,将佩戴口罩和未佩戴口罩的人脸快速识别标注。基于此预训练模型,开发者仅需使用少量自有数据,便可快速完成自有场景模型开发。

B、   基于树莓派4B与Paddle-Lite实现的实时口罩识别:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/315730

上一个项目带你训练口罩识别模型,本项目项目带你部署口罩识别模型,基于树莓派4B与Paddle-Lite实现实时口罩识别~

C、   PaddleHub 肺炎CT影像分析:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/289819

肺炎CT影像分析模型(Pneumonia-CT-LKM-PP)可以高效地完成对患者CT影像的病灶检测识别、病灶轮廓勾画,通过一定的后处理代码,可以分析输出肺部病灶的数量、体积、病灶占比等全套定量指标。值得强调的是,该系统采用的深度学习算法模型充分训练了所收集到的高分辨率和低分辨率的CT影像数据,能极好地适应不同等级CT影像设备采集的检查数据,有望为医疗资源受限和医疗水平偏低的基层医院提供有效的肺炎辅助诊断工具。

D、基于paddle的肝脏CT影像分割 :https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/250994

本项目基于Paddle框架,使用Unet语义分割网络进行CT影像中的肝脏和肝脏肿瘤分割,在肝脏和肝脏肿瘤分割任务上分别取得 0.92 和 0.77 左右的IOU。

其他CV精选项目汇总推荐

  • 经典CV学习项目推荐
  1. 主打项目

一个案例带你吃透深度学习:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/325575

手把手教你将pytorch模型转换为PaddlePaddle模型:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/312508

        2. 其他经典学习项目

课程4-深度学习入门CV-手写数字识别:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/78958
课程6-卷积神经网络实践-猫狗分类:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/78960
课程7-卷积神经网络-人脸识别初探:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/44338
课程9-深度学习进阶CV-目标检测:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/78972

  • CV入门精选项目合集

你的神经网络有多脆弱:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/301861

利用动态图机制实现手写数字识别:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/291073

目标检测教程1:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/346454

用PaddlePaddle实现GoogleNet:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/122278
用PaddlePaddle实现人流密度估计:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/169478

  • CV进阶精选项目合集

AI安全对抗赛第二名方案分享:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/296291

基于PaddleSlim对目标检测模型YOLOv3进行量化训练:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/316757

用PaddlePaddle实现人脸识别:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/127562
用PaddlePaddle识别手势:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/127563
基于PaddlePaddle的图像语义分割ICNet实现:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/124368
基于PaddlePaddle的语义分割DeepLabV3+实现:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/124366
自动网络搜索AutoDL之PaddlePaddle实现:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/122279
风格迁移之图像翻译Pix2Pix:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/122272
人体姿态估计与追踪之关键点检测:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/122271
基于PaddlePaddle的度量学习:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/169466

  • CV高阶精选项目合集

用PaddlePaddle实现卷积可视化方法Grad-CAM:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/243356

图片分类及Paddle派部署实例:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/53984
基于SSD的目标检测模型:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/122276
基于YoloV3目标检测模型:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/122277
基于Faster RCNN的螺丝螺母的检测:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/122275
经典实例分割模型Mask RCNN:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/122273
用PaddlePaddle实现经典的经典的人脸识别算法PyramidBox:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/169468
基于PaddlePaddle的NeXtVLAD视频分类模型:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/205016
基于PaddlePaddle的Attention Cluster 视频分类模型:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/205013

  • 进阶类CV方向静态图&动态图精选项目合集

用PaddlePaddle实现图像分类-MobileNet:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/169427
用PaddlePaddle实现图像分类-MobileNet(动态图版):https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/169429
用PaddlePaddle实现图像分类-MobileNet-v2:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/169398
用PaddlePaddle实现图像分类-MobileNet-v2(动态图版):https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/169403
用PaddlePaddle实现图像分类-ShuffleNetV2:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/169416
用PaddlePaddle实现图像分类-ShuffleNetV2(动态图版):https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/169424
基于PaddlePaddle的图像分类-DenseNet:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/205040
用PaddlePaddle实现图像分类-DenseNet(动态图版):https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/205030
用PaddlePaddle实现图像分类-SE_ResNeXt:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/169410
用PaddlePaddle实现图像分类-SE_ResNeXt(动态图版):https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/169412
用PaddlePaddle实现图像分类-AlexNet:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/169431
用PaddlePaddle实现图像分类-AlexNet(动态图版):https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/169433
用PaddlePaddle实现图像分类-DPN算法:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/169389
用PaddlePaddle实现图像分类DPN算法(动态图版):https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/169391
用PaddlePaddle实现图像分类-DistResNet:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/169503
用PaddlePaddle实现图像分类-DisResNet(动态图版):https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/169406
用PaddlePaddle实现图像分类-ResNet(动态图版):https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/204995
基于PaddlePaddle的视频分类-TSN(动态图版):https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/205004
用PaddlePaddle实现图像分类-VGG(动态图版):https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/204999

last but not least,为了让大家的学习更加便捷:只要您fork以上任意三个项目并运行,然后在楼层内回复您的打卡心得,均有机会获得百度定制背包、定制雨伞、蝴蝶不倒杯以及TeslaV100算力卡等多精美礼品。

PS:打卡心得写的好的同学会增加中奖权重哦~~

活动时间:2020.03.24-2020.05.01(每周抽一次奖哦~~我们不见不散哦)

22
收藏
回复
全部评论(153)
时间顺序
学习委员
#22 回复于2020-03

本周奖品:定制雨伞1把,100小时Tesla V100算力卡5张~本周二中午准时开奖!大家赶紧fork起来~

0
回复
李长安
#23 回复于2020-03

直接套了Seresnext的动态图版本,改了一下数据读取,就去比赛了,还拿到奖了,哈哈哈哈哈,开心。

0
回复
学习委员
#24 回复于2020-03
李长安 #23
直接套了Seresnext的动态图版本,改了一下数据读取,就去比赛了,还拿到奖了,哈哈哈哈哈,开心。

请问是什么比赛呢哈哈哈!我也想去

0
回复
小泽自信起来
#25 回复于2020-03
李长安 #23
直接套了Seresnext的动态图版本,改了一下数据读取,就去比赛了,还拿到奖了,哈哈哈哈哈,开心。

好强

0
回复
福小白ReID
#26 回复于2020-03

多谢整理,干货很多,运行检测和分类的项目,收获不少。最近在研究行人重识别,希望能在paddle平台复现相关论文

0
回复
AIStudio810258
#27 回复于2020-03
李长安 #23
直接套了Seresnext的动态图版本,改了一下数据读取,就去比赛了,还拿到奖了,哈哈哈哈哈,开心。

牛啊。调参高手?

0
回复
iho
#28 回复于2020-03

好赞啊!!!

0
回复
bigcat_hui
#29 回复于2020-03

个人心得和疑惑:

课程6-卷积神经网络实践-猫狗分类:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/78960
这个项目中

paddle.reader.shuffle(paddle.dataset.cifar.train10(), buf_size=128*100),

取数据的时候。

paddle.dataset.cifar.train10()

内部怎么处理的数据,数据的shape怎么处理的。这个有点儿疑惑。测试改成自己的图片数据集,总是和后边的

#定义输入数据

data_shape = [3, 32, 32] images = fluid.layers.data(name='images', shape=data_shape, dtype='float32')

总提示shape不一致。希望在课程里把这个讲下。谢谢。

0
回复
学习委员
#30 回复于2020-03
个人心得和疑惑: 课程6-卷积神经网络实践-猫狗分类:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/78960 这个项目中 paddle.reader.shuffle(paddle.dataset.cifar.train10(), buf_size=128*100), 取数据的时候。 paddle.dataset.cifar.train10() 内部怎么处理的数据,数据的shape怎么处理的。这个有点儿疑惑。测试改成自己的图片数据集,总是和后边的 #定义输入数据 data_shape = [3, 32, 32] images = fluid.layers.data(name='images', shape=data_shape, dtype='float32') 总提示shape不一致。希望在课程里把这个讲下。谢谢。
展开

感谢反馈~我们将尽快完成修改

0
回复
学习委员
#31 回复于2020-03
UP一下!好好学习! SOTA!

恭喜您获得100小时Tesla V100算力卡一张,请加QQ:980902922领取~

0
回复
学习委员
#32 回复于2020-03
个人心得和疑惑: 课程6-卷积神经网络实践-猫狗分类:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/78960 这个项目中 paddle.reader.shuffle(paddle.dataset.cifar.train10(), buf_size=128*100), 取数据的时候。 paddle.dataset.cifar.train10() 内部怎么处理的数据,数据的shape怎么处理的。这个有点儿疑惑。测试改成自己的图片数据集,总是和后边的 #定义输入数据 data_shape = [3, 32, 32] images = fluid.layers.data(name='images', shape=data_shape, dtype='float32') 总提示shape不一致。希望在课程里把这个讲下。谢谢。
展开

恭喜您获得100小时Tesla V100算力卡一张,请加QQ:980902922领取~

0
回复
学习委员
#33 回复于2020-03
一键Fork,就是算力不够用啊,学习DPN中

恭喜您获得100小时Tesla V100算力卡一张,请加QQ:980902922领取~

0
回复
学习委员
#34 回复于2020-03
fork之后,发现讲的都是干货,很好的教程,但是自己还是个新手,希望以后也能亲手开发这样的项目

恭喜您获得100小时Tesla V100算力卡一张,请加QQ:980902922领取~

0
回复
学习委员
#35 回复于2020-03
李长安 #23
直接套了Seresnext的动态图版本,改了一下数据读取,就去比赛了,还拿到奖了,哈哈哈哈哈,开心。

恭喜您获得100小时Tesla V100算力卡一张,请加QQ:980902922领取~

0
回复
学习委员
#36 回复于2020-03
果断fork

恭喜您获得蝴蝶不倒杯,请加QQ:980902922领取~

0
回复
学习委员
#37 回复于2020-03

第一波开奖啦~~恭喜以下用户,请加QQ980902922领取奖品~没中奖的用户也不要气馁,下周二我们再见~

0
回复
于意云何
#38 回复于2020-04

哇塞

0
回复
吖小吞
#39 回复于2020-04

fork3个啦,其中,人流密度那个太详细了,学到好多呢,感谢

0
回复
xinxinxinxinxi
#40 回复于2020-04

等一个恭喜我获得蝴蝶杯    

0
回复
prince1536
#41 回复于2020-04

果断Fork,谢谢分享,ps:申请算力

0
回复
在@后输入用户全名并按空格结束,可艾特全站任一用户