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
- 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)
明日开奖:抽取雨伞一把,算力卡5张~
大家赶紧fork起来哦~
真的太棒了,要不然毕业论文还不知道咋写呢,哈哈哈
昨天已经fork了,还以为今天中午抽奖呢
刚刚fork了个F-RCN检测螺丝的,想用来检测行人,内容挺不错的,我还得好好琢磨有一番。
MARK,干货支持,入门好选择
感谢分享,学到很多干货,有gpu, 训练起来特别顺。
最近正好写毕业论文,搞了图像分割。自己的8G显卡完全hold不住那么大的数据集,还好有免费的v100能用,哈哈哈。真香。
恭喜您获得100小时Tesla V100算力卡一张,请加QQ:980902922领取~
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本周抽奖已开奖~~恭喜以下用户!!!
下周将抽出飞桨联名移动电源和算力卡~
我fork过好几个了。
fork两个,正在学习
哇,中奖了,谢谢
已fork运行。发现很多经典的网络都已经有了PaddlePaddle的实现。不仅解决了看完论文不知道如何复现的问题,也更为直接上手根据需要进行训练和修改提供了方便,很赞!!而且在跑通网络的同时,更进一步学习了PaddlePaddle,以后用起PaddlePaddle来也能更得心应手。
fork啦!内个卷积可视化有助理解卷积( •̀ ω •́ )✧
项目都挺好的赶紧fork起来慢慢看,希望能中奖哈哈