使用百度EasyDL实现签子计数

原创 于 2022-09-13 10:21:03 发布 · 1k 阅读 · 6 ·
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#百度 #人工智能 #深度学习

今天，给大家带来使用百度EasyDL实现签子计数的教程。

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EasyDL网址：https://ai.baidu.com/easydl/

Step1:进入EasyDL主页，点击立即使用
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Step2 ：点击物体检测
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step3：点击我的模型-创建模型并填写信息
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数据集下载：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/168233
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点击【创建数据集】

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等待数据导入
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Step4：点击【查看与标注】可以看到数据集已做标注。

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Step5:接下来直接训练，点击训练模型，添加数据集。
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Step6：添加数据集
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Step7:开始训练
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Step8:等待训练完成
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step9：训练完成
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step10：申请发布
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step11：等待发布
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step12：发布完成，体验H5。(需要创建新的应用)
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step13:点击控制台
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step14：创建应用

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step15：填写信息。
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step16：创建完毕，回到刚刚的页面体验H5。
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step17：填写H5信息
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step18：生成二维码。
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step19：上传照片体验下自己的H5界面。

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DeepSeek多模态统一模型Janus算法解析
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DeepSeek 的 Janus 和 Janus-Pro 在多模态理解与生成领域展现了强大的能力。Janus 通过解耦视觉编码，为多模态任务提供了一个灵活的框架。而 Janus-Pro 则通过优化训练策略、扩展数据规模和增加模型参数，进一步提升了模型的性能。PaddleMIX中已经复现了Janus 和 Janus-Pro 的推理流程，通过解析代码我们也更深入地理解模型的实现细节和技术创新，快跟着飞桨星河社区教程链接一起动手实践一下吧！论文链接：项目地址：aistudio教程链接：。
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FastDeploy 2.0：大模型高效部署套件，文心4.5原生，释放最优推理性能！
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在ERNIE-4.5轻量级模型上，FastDeploy也表现出优异的性能，我们和参数规模接近的Qwen3模型进行性能比较，测试条件为，数据集输入长度1.1K，A3B模型在H800上约束TPOT不超过25ms，0.3B及0.6B模型在A30上约束TPOT不超过16ms，可以看到相同模型FastDeploy较vLLM性能领先5%、12%，ERNIE 4.5轻量级MoE模型分别比Qwen3 对应轻量模型性能快99%、118%（具体数据请见下图）通过对MTP 采取PD分离减少通讯量，加速端到端推理性能。
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文档解析PP-StructureV3：PDF秒变高质量Markdown文件-PaddleOCR 3.0全栈技术解密系列
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多模态理解大模型高性能优化丨前沿多模态模型开发与应用实战第七期
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Wan2.1和HunyuanVideo文生视频模型算法解析与功能体验丨前沿多模态模型开发与应用实战第六期
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飞桨新一代框架3.0正式发布：加速大模型时代的技术创新与产业应用
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PP-ChatOCRv3新升级：多页PDF信息抽取支持自定义提示词工程，拓展大语言模型功能边界
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飞桨PP系列新成员PP-DocLayout开源，版面检测加速大模型数据构建，超百页文档图像一秒搞定
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公式作为科学文献、技术文档及教育资料的核心知识载体，承载着人类文明的抽象逻辑与数学表达。随着大语言模型、多模态模型及科学计算智能化的发展，‌。
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前沿多模态模型开发与应用实战3：DeepSeek-VL2多模态理解大模型算法解析与功能抢先体验
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