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AI Studio 精品项目 | 计算机视觉方向合集(一)
发布日期:2021-08-06T11:23:00.000+0000 浏览量:61次

他来了他来了!
大家期待的
计算机视觉方向之
目标检测、识别合集来了!





计算机视觉精品合集




进入正题~ 本期精品项目推荐合集来了!

炎炎夏日,小编在AI Studio平台给大家挖掘出了一些目标检测、识别的精品项目,赶紧追随作者们做一个令人眼前一亮的作品吧~(项目均是极品,不分先后哦!)



项目一:
从图像分类开始带你快速了解计算机视觉的目标检测任务Mural_Gan

简介:
对目标检测进行理论说明,小白入门必看指南,初学者的福音,一文带领你学会基础的检测知识。


项目创作者Mr.郑先生_
链接:
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1753617



项目二:
[PaddleDetection保姆级教程]
使用自定义数据集实现跌倒识别预测

简介:
基于PaddleDetection使用自定义数据集来实现跌倒识别预测,使用极少的代码完成,最后的mAP达到86.74%。


项目创作者:Niki_173
链接:
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2071768



项目三:
使用PaddleDetection2.0自定义数据集实现火焰识别预测

简介:
基于PaddleDetection使用自定义数据集YOLOV3模型来实现火灾识别,mAP达到了81.94%


项目创作者:TowerNet
链接:
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1977953



项目四:
iFLYTEK叶菜病虫害图像识别挑战赛baseline

简介:
随着精准农业和智慧农业概念的兴起和发展,利用信息技术辅助农业生产,实现对农作物病虫害的智能识别和检测,以减少不必要的农药喷施,对保护生态系统均衡,保障农作物安全生产,提高农作物的质量方面,有着十分重要的促进作用。 基于PaddleClas实现病虫害的识别。

项目创作者:Niki_173
链接:
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2152212

    


项目五:
RepMLP:卷积重参数化为全连接层进行图像识别

简介:
基于飞桨实现RepMLP模块,用于图像识别。借助重参数技术,将卷积与FC巧妙地融合,加强分类网络的性能。在ImageNet分类、人脸识别以及语义分割等任务(无论是否具有平移不变性)上均能涨点。结合FC层的全局表征能力和位置先验性质以及卷积层的局部先验性质,可以在大幅增加参数的同时不会造成推理速度的显著降低。


项目创作者:Jrodan2020
链接:
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1950308



项目六:
[PP-YOLOV2保姆级教程]使用自定义数据集实现吸烟识别预测

简介:
基于PaddleDetection使用PP-YOLO2模型训练自定义数据集(VOC数据集格式),实现吸烟识别预测。并且mAP达到86.74%。


项目创作者:Niki_173
链接:
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2158389



项目七:
基于PaddleDetection讯飞柑橘病虫害检测基线

简介:
基于PaddleDetection对橘子病虫进行检测,对柑橘多种病虫害进行分析和识别。主要是对木虱、黄龙病、果蝇等病虫害进行识别检测。


项目创作者:李长安
链接:
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2158775




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https://iwenjuan.baidu.com/?code=vtr6pz
项目投稿地址:
https://aistudio.baidu.com/paddle/forum/topic/show/989159


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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,集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件于一体,是中国首个自主研发、功能丰富、开源开放的产业级深度学习平台。飞桨企业版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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