С момента разработки открытого исходного кода все больше и больше разработчиков делятся бесплатным кодом, а также с гордостью делятся своими собственными проектами и кодами. Пользователи могут свободно получать результаты проекта, участники находят достижения и ценности, а затем все больше разработчиков присоединяются к совместному использованию и разработке, и это положительный цикл, способствующий здоровому развитию экологии сообщества...
Краткий обзор основных событий этой недели:
- Команда AgentMaker недавно выпустила PaTTA, который может легко улучшить результаты набора тестов, вставив одну строку кода.
- Лимонная классификация Хиросима, Япония Quest2020 развертывание полной версии исходного кода с открытым исходным кодом на GitHub, чтобы помочь AI проверять качество фруктов.
- Автор DodgeFace снова ввел новшества, предлагая больше способов игры, и скрытые NPC ждут, когда вы дразните их ~
Если вам нужно более подробное введение и ссылка на адрес GitHub, вы также можете потянуть вниз и посмотреть!
PaTTA
^ Производительность Cifar100 после использования TTA в Resnet18
PaTTA — это библиотека расширения во время тестирования (Test-Time Augmentation), поддерживаемая платформой Paddle Core Framework, которая в настоящее время используется в области классификации изображений, сегментации изображений и извлечения характерных точек. Принцип состоит в том, чтобы улучшить тестовые данные в различных формах, а затем взять среднее значение результатов (или объединить их пропорционально) в качестве окончательного результата, что в целом может повысить стабильность и точность результатов.
Сопровождающие проекта: участники AgentMaker (Цао Чжихао, Сяо Пейкай, Ван Цзыруй)
Основной фреймворк/инструментальный компонент: базовый фреймворк PaddlePaddle.
Ссылка на гитхаб:
GitHub.com/агент производитель/…
Ассорти лимонов Хиросима, Япония
Развертывание Quest2020 в реальном бою
Проверка качества фруктов является одним из ключевых шагов в коммерциализации фруктов, и результаты этой проверки будут напрямую влиять на последствия и преимущества последующей транспортировки, хранения и продажи. Традиционные методы проверки качества - это в основном ручная проверка и обычные алгоритмы машинного обучения.С быстрым развитием искусственного интеллекта сегодня проверка качества с помощью возможностей глубокого обучения может принести предприятиям более высокие преимущества.
Сопровождающий проекта: Ю Хан (Серый соус)
Основные компоненты фреймворка/инструмента: базовый фреймворк PaddlePaddle, PaddleLite
Ссылка на гитхаб:
DodgeFace-EXQver
После того, как на прошлой неделе «Подождите 100 секунд, если вы мужчина», разработчик PaddleHub и технический эксперт (PPDE) Хан Лэй использовал PaddleHub для создания нового творения! DodgeFace-EXQver можно понимать как обновленную версию DodgeFace.В игре игроки будут играть роль «Er Immortal Bridge First Brother», чтобы попытаться избежать отслеживания от полицейского Tan «Tan Sir». В этой работе, помимо избегания "Загорелого сэра", игроки также могут с высокой частотой взаимодействовать с двумя другими загадочными NPC. Разумеется, это не повлияет на концовку поимки "Загорелого сэра". Ведь правила вождения следует иметь в виду.
Сопровождающий проекта: Хан Лэй (девятый)
Основные рамки / компоненты инструмента: Paddlehub, Opencv
Ссылка на гитхаб:
GitHub.com/девять хвостовых лыж…
Обзор избранных проектов в последнем номере
PAPC (библиотека 3D-облаков точек глубокого обучения)
PAPC назван в честь PA в Paddle и ПК в PointCloud.Это пакет для обработки трехмерных облаков точек, созданный двумя разработчиками бакалавриата с использованием базовой платформы. Как один из последних новых проектов с открытым исходным кодом, хотя времени мало, он имеет встроенные 13 общих моделей облаков точек, которые прекрасно охватывают три основные визуальные задачи: трехмерную классификацию, сегментацию и обнаружение целей глубокого обучения.
Сопровождающие проекта: участники AgentMaker (Цао Чжихао, Сяо Пейкай, Ван Цзыруй)
Основной фреймворк/инструментальный компонент: базовый фреймворк PaddlePaddle.
Ссылка на гитхаб:
GitHub.com/агент производитель/…
ExtractLine (инструмент «Изображение в линию»)
«Чертежи линий могут создавать положительные и отрицательные формы на пустой бумаге для рисования и могут естественным образом обрисовывать форму, дух, свет, цвет, объем, текстуру и т. д. Художники с разными навыками могут управлять разными изображениями, сложность непостижима, а изменения удивительны».
ExtractLine — это такой проект с открытым исходным кодом, который может преобразовывать изображения в линейные рисунки. Он позволяет моделям глубокого обучения с разными параметрами управлять разными изображениями. Сложность небольшая, а изменения поразительны.
Руководители проекта: Пэн Чжаошуай (семь лет), Чжэн Бопей (г-н Чжэн)
Основной компонент фреймворка/инструмента: PaddleHub
Ссылка на гитхаб:
Открытый исходный код — это непросто, призывает Стар
Если вам нравятся проекты с открытым исходным кодом, рекомендованные в этом выпуске, вы можете поставить звезду вашему проекту Pick (ссылка на Github находится во введении к соответствующему проекту).Ваша поддержка также является движущей силой для автора, чтобы настаивать на совместном использовании открытого исходного кода!
Мы случайным образом выберем 1 маленького партнера из нового звездного списка из 5 проектов на неделе и подарим комплект летающих весло + носки для гиков.Результаты лотереи будут объявлены в рекомендательной статье проекта на следующей неделе.
Проекты с открытым исходным кодом не бывают большими и не маленькими. Крупные проекты с открытым исходным кодом стали лидерами отрасли, предоставляя комплексные решения и методы, но небольшие проекты столь же увлекательны и креативны.
Если вы хотите порекомендовать свой собственный проект, просто сделайте введение в проект, отправьте электронное письмо сотрудникам сообщества листовок (zhanghongji@baidu.com) даже если у вас есть возможность участвовать в рекомендации проекта, ваш код также может принести эффективность и ценность другим!
PaddlePaddle основана на многолетних исследованиях Baidu в области технологий глубокого обучения и бизнес-приложений.Это первая в Китае высокотехнологичная и полнофункциональная платформа глубокого обучения с открытым исходным кодом промышленного уровня, включая платформу с открытым исходным кодом PaddlePaddle и PaddlePaddle Enterprise Edition. Платформа с открытым исходным кодом Flying Paddle включает в себя базовую структуру, библиотеку базовых моделей, комплексный набор средств разработки и инструментальные компоненты.Она продолжает использовать основные возможности с открытым исходным кодом и обеспечивает основу для инноваций в промышленности, научных кругах и научных исследованиях. Версия Flying Paddle Enterprise Edition основана на платформе с открытым исходным кодом Flying Paddle и имеет расширенные соответствующие функции для нужд предприятия, включая платформу разработки искусственного интеллекта с нулевым порогом EasyDL и полнофункциональную платформу разработки искусственного интеллекта BML. EasyDL в основном предназначен для малых и средних предприятий, обеспечивая нулевой порог, предустановленные богатые сети и модели, удобную и эффективную платформу разработки; BML — это платформа разработки с комплексными функциями, гибкой настройкой и глубокой интеграцией для крупных предприятий.