fig
-
基于YOLOv3实现跌倒检测
本教程介绍如何用PaddleDetection的YOLOv3模型实现摔倒检测。步骤包括解压VOC格式数据集、安装相关包、划分数据集，修改配置文件后训练模型，还涉及模型评估、预测及可视化，最后说明Paddle Inference、Serving、Lite等部署方式，mAP达80.28%，可用于监控场景…
-
使用Lora技术进行Dreambooth训练【抢先体验版】
本文介绍了使用PaddleNLP等工具进行模型训练与推理的流程。先安装paddlenlp等依赖，再分别用dreambooth lora和文生图lora方式训练，设置参数并保存权重。之后可启动visualdl查看训练出图，最后加载训练好的文件，通过相关代码进行推理生成图像。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问…
-
【快速上手ERNIE 3.0】法律文本多标签分类实战
本项目将介绍如何基于PaddleNLP对ERNIE 3.0预训练模型微调完成法律文本多标签分类预测。本项目主要包括“什么是多标签文本分类预测”、“ERNIE 3.0模型”、“如何使用ERNIE 3.0中文预训练模型进行法律文本多标签分类预测”等三个部分。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智…
-
基于ChatGLM-6B模型 + prompt实现角色扮演功能
本文介绍了ChatGLM相关内容，包括ChatGLM的定义、模型结构、预测方式，还说明了基于其的项目。ChatGLM是通用语言模型，ChatGLM-6B是开源双语对话模型。项目结合ChatGLM和Prompt技术，介绍了在Paddle上的使用，包括模型读取、功能设计等。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问答…
-
英雄联盟大师 Baseline
该赛事围绕英雄联盟实时对局数据预测胜负展开。提供18万训练数据与2万测试数据，含击杀、伤害等30个字段，需预测测试集“win”标签，以准确率评分。Baseline流程含环境配置、代码运行等步骤，采用简单神经网络模型，还可通过提取交叉特征、加入验证集等优化模型提升成绩。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问答助…
-
基于卷积神经网络VGG实现水果分类识别
本案例使用对水果数据集进行分类识别，案例详细的讲解了数据读取和预处理，模型介绍，训练，优化，评估，预测，部署这一完整流程，同时提供带有详细注释的代码。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜ 基于卷积神经网络VGG实现水果分类识别 …
-
基于PaddlePaddle2.0.0rc使用LSTM进行北京空气污染序列预测
本项目基于PaddlePaddle2.0.0rc，用2010-2014年北京空气污染数据，通过LSTM和DNN对比预测未来一天某时刻PM2.5。经数据预处理、标准化和滑窗处理，构建模型训练。结果显示，LSTM在时序预测上效果更优，验证集MAE损失更低，未出现过拟合，更适合此类任务。 ☞☞☞AI 智能…
-
AI创造营——AnimeGAN视频动漫化一键生成
本文介绍基于PaddleHub实现一键视频动漫化的方法。先升级安装PaddleHub，设置GPU环境，再通过代码将视频提取为图片，选用animegan_v2系列模型（如宫崎骏、新海诚风格）将图片转为动漫风格并合成视频，最后添加原始音频，完成视频动漫化转换。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI …
-
基于PP-OCRv3的车牌检测和识别
本项目主要基于PaddleOCR套件中的PP-OCR进行车牌的检测与识别，PP-OCR是PaddleOCR自研的实用的超轻量OCR系统，本次使用的模块为PP-OCRv3。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜ 背景介绍 车牌识别技术…
-
飞桨新人赛：钢铁缺陷检测挑战赛-第1名方案
本文介绍了基于PaddleDetection套件进行钢铁表面缺陷识别的实践过程。先介绍赛题及NEU数据集，含6种热轧带钢缺陷。接着说明数据准备步骤，包括解压、安装工具、改名、拆分及格式转换。然后详述用faster_rcnn_swin_tiny_fpn_3x_coco模型的训练流程，涉及配置文件修改、…
