- 分类:
 - 人工智能
 
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                        - 『网盘赛』基于自定义训练模板的文档阴影消除
 - 本文基于文档阴影消除网盘赛,提供了一套PaddlePaddle训练模板。模板实现了定制输出、中断续训、保存最优模型等功能,涵盖数据增强、模型训练等全流程,还支持图像分块提升精度。示例用KIUnet和UNet_3Plus模型,提交结果0.59951,方便用户快速修改实现想法。
 - 人工智能 . 科技周边 834 2025-07-22 10:37:41
 
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                        - 保险文本视觉认知问答竞赛(Baseline)
 - 本次赛题围绕保险扫描文档的OCR识别与智能问答展开,提供含票据等20多种类型的扫描文件数据集,含训练集5000余张图片及4万余个问答标注,测试集1000张左右图片及7000个问题。基线采用两阶段处理,先用PaddleOCR识别文本,再用PaddleNLP通过抽取式阅读理解得出答案,还给出了模型训练等相关内容及示例问答。
 - 人工智能 . 科技周边 429 2025-07-22 10:33:48
 
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                        - 玩转多功能QQ机器人【含ChatGPT实现】
 - 本文记录用nonebot2搭建多功能QQ机器人的流程,包括go-cqhttp和nonebot2环境搭建,解决了Linux下的扫码问题,介绍了配置及自建模块方法,附chatgpt模块示例,已实现文生图等多项功能。
 - 人工智能 . 科技周边 1001 2025-07-22 10:33:18
 
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                        - 视频&图片 超分与动漫化+补帧
 - 该内容介绍了利用PaddleGAN等工具将视频转为动漫风格的方法。先安装依赖并建立相关目录,配置动漫化和超分辨率模型,再切割视频帧,经排序、逐帧风格转换后合成视频,还可添加音轨和插帧。此方法能处理大视频,但操作复杂,视频合成帧率设置较棘手。
 - 人工智能 . 科技周边 825 2025-07-22 10:28:11
 
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                        - 基于Paddle2.0的注意力卷积网络CBAM和BAM
 - 想给卷积网络添加注意力机制吗?是否已经厌倦了使用SE-NET?本项目使用Paddle2.0复现了含有注意力机制的卷积网络CBAM和BAM,并在动物分类数据集上进行了训练和验证。
 - 人工智能 . 科技周边 264 2025-07-22 10:26:51
 
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                        - 2024年最新版PaddleOCR新手指导(训练自己的数据集与知识蒸馏)
 - 本文介绍2024年新手掌握PaddleOCR的使用,包括其超轻量等特性。涵盖快速使用步骤,如解压数据集、安装环境、准备模型和测试图像,及单张和多张图像测试。还讲解训练数据集、文字检测与识别的训练和测试,模型转换,以及知识蒸馏的配置、训练等内容,最后提及多种部署选项。
 - 人工智能 . 科技周边 1129 2025-07-22 10:22:17
 
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                        - 『IMAGE-CAPTION』基于CNN-RNN的影像报告生成-PRE
 - 根据我提供的内容生成一段120字左右的摘要
 - 人工智能 . 科技周边 1002 2025-07-22 10:21:52
 
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                        - 基于PP-PicoDet的【PP吸烟视频分析预警系统】
 - PP吸烟视频分析预警检测系统基于PP-PicoDet模型,可检测禁烟场所吸烟行为并报警,应用场景广泛。其数据处理含解压缩、划分数据集等,环境需特定版本PaddlePaddle等。通过修改配置文件训练模型,经评估、预测后导出,还可转换为Paddle Lite模型部署于Android,mAP达85.92%,速度快且轻量。
 - 人工智能 . 科技周边 353 2025-07-22 10:14:48
 
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                        - 最少代码,基于PaddleGAN实现GAN的趣味项目应用
 - 本项目借助PaddleGAN演示6个有趣应用,助开发者快速上手。先介绍GAN含生成网络G和判别网络D,及PaddleGAN的作用。接着说明解压缩或安装PaddleGAN及相关软件的步骤。最后展示人脸生成、人脸卡通化等6个示例的功能、示意图及预测代码。
 - 人工智能 . 科技周边 184 2025-07-22 10:10:14
 
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                        - PPOCRLabel半自动工具标注自制身份证数据集
 - 该项目基于PPOCRLabel半自动化标注工具,使用Python和PyQt5编写,支持多种语言模型,可实现OCR数据高效标注。项目通过代码生成身份证数据集,利用PPOCRLabel标注后用于OCR模型训练,还提供了配置好的环境及相关资料,鼓励用户加入SIG小组共同开发。
 - 人工智能 . 科技周边 766 2025-07-22 10:08:23
 
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                        - 【方案分享】第十一届 “中国软件杯”大学生软件设计大赛遥感解译赛道 比赛方案分享
 - 本文围绕遥感变化检测项目展开,参考多个相关项目,指出存在随机bug及解决办法。其在相同训练轮数下精度提升明显,还分享了调参思路,涉及数据集、模型、训练超参、后处理等方面。此外,详述了数据预处理、网络训练、测试、推理等流程,并附相关报错及统计数据。
 - 人工智能 . 科技周边 869 2025-07-22 10:04:38
 
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                        - 淄博烧烤爆火!基于 PaddleX 实现常用香料分类
 - 本文介绍基于PaddleX开发常用香料分类模型的流程。先因淄博烧烤爆火,提及在家DIY烧烤时香料识别的需求,接着说明用MobileNetV2模型,步骤包括安装PaddleX、解压数据集、配置GPU、定义图像处理流程和数据集,再进行模型训练与预测,最后提到还可使用百度EasyDL开发。
 - 人工智能 . 科技周边 853 2025-07-22 10:01:59
 
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                        - 百度网盘AI大赛-图像处理挑战赛:文档检测优化赛 Baseline
 - 该内容围绕百度网盘AI大赛文档检测优化赛展开,介绍用Resnet152+Linear网络结构回归文档拐角坐标的方案。包括获取数据、构造含预处理的读取器、定义网络,训练时经多轮训练及调学习率达0.89左右精度,还涉及打包提交文件的相关说明。
 - 人工智能 . 科技周边 772 2025-07-22 09:59:56
 
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                        - 【图像去噪】第六期论文复现赛——DnCNN
 - 本文围绕DnCNN图像去噪算法展开复现研究。该算法基于残差学习和批量归一化,适用于图像复原。复现采用PaddlePaddle框架,在BSD68测试集、噪声15条件下,10次测试平均PSNR达31.73757,达标。文中还介绍了数据集、文件结构、环境依赖、核心代码及训练、评估等操作流程。
 - 人工智能 . 科技周边 712 2025-07-22 09:57:56
 
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                        - 《人工智能导论:案例与实践》基于LSTM实现电影评论的情感分析
 - 本实验旨在让学习者掌握循环神经网络等知识,基于LSTM构建IMDB电影评论情感分析模型。实验流程包括数据处理(下载、读取、格式转换等)、模型构建、训练配置、训练、保存、评估和推理。通过多轮训练,模型准确率达0.7650,能对电影评论情感倾向进行有效分析。
 - 人工智能 . 科技周边 855 2025-07-22 09:55:16
 
 
                        PHP讨论组
组员:3305人话题:1500
PHP一种被广泛应用的开放源代码的多用途脚本语言,和其他技术相比,php本身开源免费; 可以将程序嵌入于HTML中去执行, 执行效率比完全生成htmL标记的CGI要高许多,它运行在服务器端,消耗的系统资源相当少,具有跨平台强、效率高的特性,而且php支持几乎所有流行的数据库以及操作系统,最重要的是
                
                                    
                                        
                                        
                                        
                                        
                                        
                                        
                                        
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                        
                      
                        
                      
