开源发展至今，越来越多的开发者使用开源代码的同时，也开始将自己的项目和代码大方骄傲地分享出来，在开源当中找到了成就和价值。更多的开发者得益于开源的优势，从加入使用，到共同开发。如此正向循环，不断地推动开源生态发展，开源社区也不断地壮大。
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近年来，随着计算机视觉技术发展，虚拟形象的制作方式不断进化，从最开始的图像简单拼接到如今的3D形态虚拟偶像，虚拟形象交互能力不断增强的同时其技术栈也在同步更新。
技术层面，3D建模技术、声库技术、全息成像技术，这些都为构建虚拟形象提供了必要的物质条件。然而在图像信息获取过程的，来自深度学习的增益同样重要，这些技术使得形如人像关键点信息等重要交互数据来源变得更加准确，虚拟形象也可变得更加生动有活力。
Jacky大佬最近出炉了一款简易版本虚拟形象生成器，其依靠PaddleHub带来的人像检测和关键点两组模型，通过求鼻子的两个特征点的向量与竖直方向向量的角度，从而实现对头部动作的检测。同时，为了给虚拟形象提供不错的背景，在合成形象时该项目还可提供一组图像数据在“素描化”处理后附在虚拟人物后方，以保证背景和人物均可动态展示。
除此之外，Jacky还通过对开源项目Wechaty的绑定，可轻松在微信等主流平台中调用这一简单能力，这一实现也将为该类平台的虚拟形象生成带来更多灵感和尝试。
https://github.com/zengzhuoqi/paddle-virtual-figures-in-penclings
腰椎滑脱通常是由于先天性发育不良、创伤、劳损等原因造成相邻椎体骨性连接异常而导致的上位椎体与下位椎体部分或全部滑移，其表现通常为腰骶部疼痛、坐骨神经受累、间歇性跛行等情况，严重时还将影响正常生活。
好在通过检查进行早发现早治疗就能避免较多潜在危险，腰椎的MR检查是一种无创检查，其对腰椎的软组织、椎间盘、脊髓等组织的观察有优势，通常可进行腰椎滑脱的诊断，是一种较为常规的检测方案。
当然，腰椎滑脱也是一种常见的腰椎疾病，在诊断时若可结合人工智能进行多种腰椎疾病辅助诊断，或许可以减少医生的负担。
为了进一步提升诊断效率，本周吖吖查大佬通过深度学习的语义分割技术来协助检查，在该项目中的数据部分，为保证更高的分割性能，在预处理时保留每个腰椎数据中的中间几层，并把横突、棘突、骶骨(只保留骶一）和尾骨的标签去掉，接着通过强劲的语义分割套件PaddleSeg进行模型训练，最终模型mIoU达到了0.8868的较高水平，成功完成滑脱检测！
https://github.com/richarddddd198/Lumbar-spondylolisthesis-grading
开源项目不在规模大小，大的开源项目成为行业翘楚，提供全面解决思路和方式，但小项目一样激动人心，创意傲人。
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