PaddleWeekly | 飞桨开源项目每周推
开源发展至今,越来越多的开发者共享免费代码的同时,也将自己的项目和代码大方骄傲地分享出来。使用者自由的获得项目成果,贡献者找到成就和价值,然后,更多的开发者加入使用、共同开发,如此正向循环,从而推动社区生态良性发展…
本周看点速览:
AgentMaker 小组新发布 PaTTA,只需插入一行代码即可轻松提升测试集分数。
柠檬分类日本广岛 Quest2020 部署完整版源码在 GitHub 开源,助力 AI 果品质检。
DodgeFace 作者再度创新,玩法更多,隐藏 NPC 等你来撩~
想要更详细的介绍和 GitHub 地址链接,不妨一起下拉看看吧!
PaTTA
^Cifar100 在 Resnet18 上使用 TTA 后表现
PaTTA 是一个在飞桨核心框架支持下的 Test-Time Augmentation(测试时数据增强)库,当前可在图像分类、图像分割和特征点提取等领域使用。其原理是对测试数据做不同形式的增强,然后取结果的平均值(或按比例融合)作为最终结果,因此能较为普遍的提高结果稳定性和精准度。
项目维护者:AgentMaker 组织成员(曹志浩、肖培楷、王子瑞)
主要框架/工具组件:飞桨 PaddlePaddle 核心框架
GitHub 链接:
https://github.com/AgentMaker/PaTTA
柠檬分类日本广岛
Quest2020 部署实战
果品质检是水果商品化处理关键步骤之一,其检测结果将直接影响到后期的运输存储以及销售的效果与效益。传统的质检方式主要为人工检测和常规机器学习算法,而在当今人工智能迅速的发展下,借助深度学习能力进行质量检测可为企业提供更高收益。
项目维护者:于航(灰酱)
主要框架/工具组件:飞桨 PaddlePaddle 核心框架、PaddleLite
GitHub 链接:
https://github.com/hang245141253/lemon
DodgeFace-EXQver
继上周的“是男人就坚持 100 秒”后,飞桨开发者技术专家(PPDE)韩磊使用 PaddleHub 再创新作!DodgeFace-EXQver 可以理解为 DodgeFace 的升级版,游戏中玩家将扮演“二仙桥一哥”来试图躲避来自“谭 Sir”谭警官的追踪。在本作中玩家除了躲避“谭 Sir”外,还可以与另外两位神秘 NPC 进行高频互动,当然这并不会影响被“谭 Sir”抓到的结局,毕竟行车规范要留在心间。
项目维护者:韩磊(ninetailskim)
主要框架/工具组件:PaddleHub、OpenCV
GitHub 链接:
https://github.com/ninetailskim/DodgeFace-EXQver
上期精选项目回顾
PAPC(深度学习 3D 点云库)
PAPC 名取自 Paddle 中的 PA 和 PointCloud 中的 PC,是两名本科飞桨开发者一款使用核心框架搭建的 3D 点云处理套件。作为近期新开源的项目之一,时间虽短却内置了 13 种常见点云模型,完美覆盖深度学习的 3D 分类、分割、目标检测三大视觉任务。
项目维护者:AgentMaker 组织成员(曹志浩、肖培楷、王子瑞)
主要框架/工具组件:飞桨 PaddlePaddle 核心框架
GitHub 链接:
https://github.com/AgentMaker/PAPC
ExtractLine(图像转线画稿工具)
“线稿可以让空无一物的画纸产生正形负形,更能以长短虚实、疏密深淡、张弛得当之势自然勾勒物象之形、神、光、色、体积、质感等,不同造诣的画者能驾驭出不同的画面,难度之大深不可测,变化多端甚是神奇。”
ExtractLine 就是这样一款可将图像转换为线画稿的开源项目,让不同参数的深度学习模型驾驭出不同的画面,难度之小触手可及,变化多端也是神奇。
项目维护者:彭兆帅(七年期限)、郑博培(Mr.郑先生)
主要框架/工具组件:PaddleHub
GitHub 链接:
https://github.com/1084667371/ExtractLine
开源不易,Star 鼓励
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飞桨(PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,是中国首个开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台,包括飞桨开源平台和飞桨企业版。飞桨开源平台包含核心框架、基础模型库、端到端开发套件与工具组件,持续开源核心能力,为产业、学术、科研创新提供基础底座。飞桨企业版基于飞桨开源平台,针对企业级需求增强了相应特性,包含零门槛 AI 开发平台 EasyDL 和全功能 AI 开发平台 BML。EasyDL 主要面向中小企业,提供零门槛、预置丰富网络和模型、便捷高效的开发平台;BML 是为大型企业提供的功能全面、可灵活定制和被深度集成的开发平台。
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