送福利啦!PaddleCV方向精选项目合集
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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)

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全部评论(153)
时间顺序
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rock4you
#122 回复于2020-04
可以把步骤和心得写在写在项目呀~

好的~

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screamdw
#123 回复于2020-04

fork

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baiduyunai
#124 回复于2020-04

期待有一些 “时序视频动作定位” 相关的项目实践,如果缺训练集的话,我们可以分享!

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学习委员
#125 回复于2020-04
baiduyunai #124
期待有一些 “时序视频动作定位” 相关的项目实践,如果缺训练集的话,我们可以分享!

何不先公开部分数据集~

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吖吖查
#126 回复于2020-04

基于Paddle的肝脏CT影像分割(动态版)

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/409066

欢迎各位大佬给意见

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自尊心3
#127 回复于2020-04
吖吖查 #126
基于Paddle的肝脏CT影像分割(动态版) https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/409066 欢迎各位大佬给意见

unet 分割是真滴简单有效

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thinc
#128 回复于2020-04

这么多真的要慢慢消化

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w
wangwei8638
#129 回复于2020-04

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314920465
#130 回复于2020-04

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学习委员
#131 回复于2020-04
thinc #128
这么多真的要慢慢消化

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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学习委员
#132 回复于2020-04
leroy1229 #114
已fork了!aistudio真是强大,免费gpu和免费的课程,听小姐姐讲课真棒!

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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学习委员
#133 回复于2020-04
李长安 #119
已经Fork很多个项目了,对飞桨也越来越熟悉了,自己写的项目也被挂在首页了,很开心,哈哈哈。希望社区越来越好,希望自己也能坚持下去,每周公开一个优质项目。加油!!!!!!!!!!!

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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学习委员
#134 回复于2020-04
baiduyunai #124
期待有一些 “时序视频动作定位” 相关的项目实践,如果缺训练集的话,我们可以分享!

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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学习委员
#135 回复于2020-04
吖吖查 #105
我刚刚把文中的《基于paddle的肝脏CT影像分割》的静态版改成动态版发布了

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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学习委员
#136 回复于2020-04
rock4you #120
项目: 课程6-卷积神经网络实践-猫狗分类:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/78960 相关的比赛: 猫十二分类问题 https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/12 学习心得: 虽然使用了强大的Inception-V4网络模型,但预测精度得分并不是很高,最终score只有62,下一步考虑在网络模型、数据增强、训练技巧等方面进行改进。 猫狗分类这个项目里的数据集是现成的,用paddle.dataset.cifar.train10()和test10()可以分别获取cifar训练集和测试集, 但是在实际的比赛题目中,数据集大多数情况下都需要根据官方提供的数据进行自定义,所以这个步骤需要学会。 猫狗分类这个项目里面对图像分类的过程进行了描述: 1.数据准备->构造数据提供器->train_reader和test_reader 2.网络配置->网络模型、损失函数、优化函数->定义Program 3.模型训练->训练、保存模型->创建训练的Executor,执行Program,feed数据,save模型 4.模型评估->观察模型训练的中间结果->输出Cost和Accuracy 5.模型预测->加载模型,图像预处理,进行预测->创建预测Executor,load预测Program并执行 下面结合本人在猫十二分类比赛中的代码对整个过程进行详细描述: 一、数据预处理 图片格式转换、数据增强、生成带标签的train_list、valid_list以及不带标签的预测list 在train_list中,不要让图像按类别依次排序,最好混洗一下 实在不行,在shuffle的时候,buf_size一定要设置大一些,至少应该有train_num的一半大小 如果不混洗,相当于每次只拿一类数据进行训练,这样训练效果比较差。 混洗方法:先读取图片list,构建词典,再读取图片文件夹,从词典中获取标签,然后再写入新的train_list,这样就可以起到混洗的作用了。 二、自定义数据集 训练集train_mapper、train_r、trainer_reader、train_reader 验证集reader的构建同上 三、指定输入输出的规模、构建网络模型 四、数据送入网络得到输出结果,计算损失函数和准确率、克隆验证程序 需要注意的是,克隆测试程序时,下面这行代码必须放在优化器之前,否则会出bug test_program = fluid.default_main_program().clone(for_test = True) 五、定义优化方法、梯度下降 六、指定训练位置、创建执行器、执行默认程序、定义feeder 七、定义epoch_num,对train_reader中的每批数据,执行default_main_program, 喂入数据,获取平均损失和准确率 对test_reader同上 每执行完一个epoch,保存模型用于预测 八、指定预测位置、创建执行器、指明所在域、指定模型位置、 指定图像列表文件、定义图像加载函数、清空result.csv、 加载模型、执行exe、得出结果、写入csv 九、按照比赛指定的提交方式,提交结果。 附上本人参与猫十二分类比赛的项目代码:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/151982
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恭喜您获得百度定制背包,请加QQ:980902922领取~

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学习委员
#137 回复于2020-04

这一期的PaddleCV主题月活动圆满结束啦~感谢大家的踊跃参与

没有中奖的朋友持续关注我们,活动一直会有哦~

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rock4you
#138 回复于2020-05
恭喜您获得百度定制背包,请加QQ:980902922领取~

背包收到啦!质量很好,非常好看,再次感谢社区的运营小伙伴,收获知识的同时还有各种礼品!

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thinc
#139 回复于2020-05
rock4you #138
背包收到啦!质量很好,非常好看,再次感谢社区的运营小伙伴,收获知识的同时还有各种礼品! [图片] [图片]

这。。。一天吗太快了也

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rock4you
#140 回复于2020-05
thinc #139
这。。。一天吗太快了也

是啊,在北京,所以快递很快

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自尊心3
#141 回复于2020-05
thinc #139
这。。。一天吗太快了也

不由得让人怀疑了起来hhh

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