百度飞将项目

最新推荐文章于 2024-09-06 20:01:40 发布
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百度飞将BMN时序动作定位框架 | 数据准备与训练指南 （上）
Andrwin的博客
07-05 3594
百度飞桨时序动作定位框架 | 数据准备与训练指南
百度飞桨cv训练营Day7--结营总结
weixin_44703770的博客
04-08 217
百度飞桨cv训练营Day7–结营总结 作为一个小白，然后又是穷学生，看到微信里cv公众号看到的消息“百度cv免费训练营”激动不已，主要看中免费两字。进群后发现学习氛围很浓，同学们在群里的讨论异常积极。最让我们震撼的是，在2群出现了一个四年级小朋友，让我们这些即将奔三的人汗颜不已。这也说明了，深度学习确实很火啊。群里还有助教，班主任，RD，实时解答问题，大晚上十点多也在，看来高工资的背后也是高付出啊...
百度飞桨七天训练营结营总结
qq_42755230的博客
04-09 1060
背景： 全国大学生智能车大赛在2020年遇到了前所未有的阻力，一是疫情影响，二是赞助商的撤资，好在卓大大力挽狂澜，拉到了好几个赞助，保证了大赛的顺利进行。这里真心感谢卓大大。创意组拉来了百度赞助，题目涉及AI深度学习与智能车结合，百度大大提供车子硬件，哇，一下子，作比赛成本就降了不少，哈哈哈。百度深度学习以AI Studio为开发环境，此时又出了一起训练营，我也慕名而来...... 初入训练营...
百度飞浆AI训练营第六课|地平线部署教程
m0_51340931的博客
08-06 294
另外还有基于Hub Serving的微信小程序模型部署的学习 PaddleHub是飞桨生态下的预训练模型管理工具
百度飞桨 paddleX操作手册
qq_42089323的博客
02-03 7449
paddleX操作手册
C#基于百度飞浆PaddleOCR文字识别源码
06-11
总的来说，"C#基于百度飞浆PaddleOCR文字识别源码"项目结合了C#的便捷性和PaddleOCR的深度学习能力，为开发者提供了一种高效、灵活的文字识别解决方案。通过深入理解和实践，你可以将这种技术应用到文档处理、自动...
C#调用百度飞浆的OCR识别案例，科直接编译
09-07
在本文中，我们将深入探讨如何使用C#编程语言调用百度飞浆（PaddleOCR）的光学字符识别（OCR）服务。首先，我们需要了解OCR的基本概念。OCR是一种技术，能够将图像中的印刷或手写文本转换为机器编码的文本，以便进行...
C#调用百度飞浆PaddleOcr进行文字识别
12-11
百度飞浆（PaddlePaddle）是百度推出的开源深度学习平台，其下的一款超轻量级OCR工具包——PaddleOCR，已经成为许多开发者的选择。PaddleOCR支持多语言，可用于文本检测和识别，适用于多种场景，例如：广告牌识别、...
qt项目-飞机大战小游戏
03-15
在这款游戏中，玩家将控制一架飞机与敌机进行战斗，通过移动飞机躲避敌方火力并反击，得分取决于击落的敌机数量。游戏的核心逻辑包括游戏循环、碰撞检测、分数计算和游戏状态管理等关键部分。 首先，项目使用Qt的...
qt ocr 百度飞浆paddleocr测试软件.zip
06-25
【标题】：“qt ocr 百度飞浆paddleocr测试软件.zip”指的是一个使用Qt框架开发的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）软件，该软件集成了百度飞浆PaddleOCR库，用于身份证等文档的文字识别。...
初识飞桨框架API
vcvvcvx的博客
05-02 1651
初始飞桨框架高层API，分析深度学习框架全过程！！
使用百度飞浆识别器识别图像中的文本
qq_41894176的博客
02-28 455
【代码】使用百度飞浆识别器识别图像中的文本。快速有效！！
2、环境之百度飞浆环境安装
博客
11-14 4053
详细完整的飞浆环境搭建
【小白】基于百度飞桨PaddleClas的图像识别项目-实战
Thegirlaisvery的博客
03-14 3390
基于python和百度paddleclas模型进行训练
飞桨开源深度学习平台介绍
hesishaochen49的博客
08-16 4660
深度学习框架 近年来深度学习在很多机器学习领域都有着非常出色的表现，在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域有着广泛应用。面对繁多的应用场景，深度学习框架有助于建模者节省大量而繁琐的外围工作，更聚焦业务场景和模型设计本身。 深度学习框架优势 使用深度学习框架完成模型构建有如下两个优势： 节省编写大量底层代码的精力：屏蔽底层实现，用户只需关注模型的逻辑结构。同时，深度学习工具简化了计算，降低了深度学习入门门槛。 省去了部署和适配环境的烦恼：具备灵活的移植性，
【paddle】PP飞桨
静谧、淡雅
01-18 3305
PP飞桨AI Studio 项目：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectoverview/public 数据集：https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview 课程：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course 比赛：https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition PaddlePaddle PaddlePaddle r
百度飞浆 环境安装配置
zumhui的博客
11-19 2479
1.安装Python3.9 到官网下载，按部就班安装就行 Python官网：www.python.org 安装和配置参考：https://baijiahao.baidu.com/s？id=1606573927720991570&wfr=spider&for=pc 2.安装PyCharm 进入官网：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows 安装和配置参考：http://c.biancheng.net/view/580
百度飞浆OCR识别表格入门python实践
肖永威的专栏
09-07 6507
百度飞浆OCR识别表格入门python实践
使用百度飞桨PaddleOCR进行OCR识别
wavehaha的博客
09-06 3654
在使用过程中需要安装库，可以依据代码运行过程中的提示安装。我使用的为，安装库为： 我主要使用图片OCR以及PDF转DOCX文件，后者需要poppler，我使用的系统为windows.在此处进行下载： https://github.com/oschwartz10612/poppler-windows/releases/tag/v24.07.0-0 解压后需要将poppler的bin路径加到系统环境变量path中 5、pdf ocr代码样例： 注意修改为自己的文件路径 6、识别效果： 原文件： 识别效果：
百度飞浆
最新发布
07-17
百度飞桨（PaddlePaddle）是一个功能强大的开源深度学习框架，支持动态图和静态图的开发模式。对于初学者来说，可以从安装开始逐步掌握其使用方法。 ### 安装步骤 1. **使用Anaconda安装** Anaconda 是一个广泛使用的数据科学平台，它简化了 Python 环境的管理和包的安装。可以通过以下步骤在 Anaconda 中安装 PaddlePaddle： - 打开终端或命令行工具。 - 创建一个新的 conda 环境并激活它，例如： ```bash conda create -n paddle_env python=3.7 conda activate paddle_env ``` - 使用 pip 安装 PaddlePaddle： ```bash pip install paddlepaddle ``` - 验证安装是否成功： ```python import paddle.fluid paddle.fluid.install_check.run_check() ``` 如果输出 `Your Paddle Fluid is installed successfully!`，则表示安装成功 [^4]。 2. **验证安装** 在完成安装后，通过运行简单的代码来验证 PaddlePaddle 是否正常工作： ```python import paddle print(paddle.__version__) ``` ### 基本使用方法 1. **动态图模式** 从 PaddlePaddle 2.0 开始，默认启用动态图模式，这种模式下可以更方便地进行调试和开发。示例代码如下： ```python import paddle x = paddle.to_tensor([1.0]) linear = paddle.nn.Linear(1, 1) y = linear(x) loss = y.mean() loss.backward() ``` 2. **模型设计与训练** 设计一个简单的神经网络模型，并进行训练。以下是创建线性回归模型的一个例子： ```python import paddle import numpy as np # 定义线性回归模型 class LinearRegression(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(LinearRegression, self).__init__() self.linear = paddle.nn.Linear(1, 1) def forward(self, x): return self.linear(x) # 准备数据集 data = np.random.rand(100).astype(np.float32) labels = data * 3 + 2 train_dataset = paddle.utils.data.TensorDataset([paddle.to_tensor(data), paddle.to_tensor(labels)]) # 数据加载器 train_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=10, shuffle=True) # 初始化模型、损失函数和优化器 model = LinearRegression() criterion = paddle.nn.MSELoss() optimizer = paddle.optimizer.SGD(parameters=model.parameters(), learning_rate=0.01) # 训练过程 epochs = 100 for epoch in range(epochs): for inputs, targets in train_loader: outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) loss.backward() optimizer.step() optimizer.clear_grad() ``` 3. **动转静支持** PaddlePaddle 提供了将动态图转换为静态图的功能，这对于部署模型非常有用。只需添加一个装饰器即可实现这一转换： ```python @paddle.jit.to_static def train(): # 这里放置训练逻辑 pass ``` 通过上述步骤，您可以快速上手 PaddlePaddle 深度学习框架，并开始构建自己的机器学习项目。
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