igs
-
基于PaddleDetection的智能零售柜商品识别+部署
智能零售结算系统，其目的旨在于利用计算机视觉领域中国的图像识别及目标检测技术，精准地对顾客购买的商品进行智能化、自动化的价格结算。当顾客将自己选购的商品放置在制定区域的时候，一个理想的智能零售结算系统应当能够精准地识别每一个商品，并且能够返回完整地购物清单及顾客应付的实际商品总价格。 ☞☞☞AI 智…
-
百度网盘AI大赛——图像处理挑战赛：手写文字擦除第10名方案
该方案为百度网盘AI大赛手写文字擦除挑战赛第10名方案，基于MTRNet++实现。先介绍文字擦除算法及GAN结构，再说明MTRNet++的改进、结构与损失函数。接着阐述制作流程，包括数据处理、训练、测试等步骤，还给出涨点思路，其在相关数据集上表现优异。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能…
-
【第五期论文复现赛-语义分割】DMNet
第五期论文复现赛DMNet，DMNet适用于语义分割任务，本次复现的目标是Cityscapes 验证集miou 79.64%，复现的miou79.76%，该算法已被PaddleSeg合入。 ☞☞☞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☜☜☜ 【论…
-
Sublime结合Matplotlib生成图表_让数据可视化更轻松美观
要让sublime text成为matplotlib可视化的得力助手，需配置python环境并利用构建系统或插件运行代码。1. 安装python和matplotlib库；2. 在sublime中创建并选择自定义的python构建系统，通过ctrl+b一键运行代码查看图表；3. 使用sublimere…
-
【第五期论文复现赛-语义分割】BiSeNet
BiSeNet是实时语义分割网络，针对常见加速方法损失空间信息等问题，提出双路径结构：Spatial Path保留高分辨率特征图，Context Path通过下采样增感受野，结合特征融合模块融合特征。在Cityscapes数据集复现中，以特定配置达75.19% mIoU，兼顾速度与性能。 ☞☞☞AI…
-
COCO数据集目标检测任务EDA模板
该内容围绕小麦和昆虫检测数据集展开探索性数据分析（EDA）。先进行环境准备与数据集解压，接着分析数据整体分布，涵盖图片数量、类别、尺寸等，还探究了图像分辨率、亮度、目标分布、单张图片目标情况、目标遮挡及颜色等，最后实现了VOC到COCO格式的转换。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索…
-
Resnet18_by_paddlepaddle带你入门神经网络搭建
本文介绍基于PaddlePaddle框架复现ResNet18的项目，含详细注释助新手入门。代码定义了BasicBlock和ResNet类构建模型，提供Cifar10数据集下载及本地类ImageNet结构数据集的训练方法，设置20轮训练，验证准确率达0.7792，还包含模型保存步骤。 ☞☞☞AI 智能…
-
【特训营第三期】无人机高空红外检测
该项目对2898幅红外热图像进行目标检测，先调整数据集格式，将原test、train、val数据融合后按7:3划分为训练集和验证集，转换为VOC格式。选用PP-YOLOE模型，修改配置文件后训练，评估得mAP为76.60%，未达0.8以上，最后用最佳模型进行了预测。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手…
-
当FAIR1M遇上PaddleDetection 2.0
本文介绍将FAIR1M数据集与PaddleDetection 2.0结合的实践。先处理FAIR1M数据，解压后移除4张测试图，转为COCO格式；再安装PaddleDetection及旋转框算子，选用S2ANet模型，配置相关yml文件后训练，最后用测试图预测。训练有警告，预测角度有偏差，部分bug待…
