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2025-07-23 10:17:33
- 基于PPSeg框架的HRNet_W48_Contrast复现
- 该项目复现相关论文，基于PaddleSeg实现全监督语义分割训练范式，借跨图像像素对比优化特征空间。在Cityscapes验证集上，HRNet_W48模型mIou达82.47%，超复现要求，使用Tesla V100及PaddlePaddle 2.1.2。
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2025-07-23 09:57:29
- COCO数据集目标检测任务EDA模板
- 该内容围绕小麦和昆虫检测数据集展开探索性数据分析（EDA）。先进行环境准备与数据集解压，接着分析数据整体分布，涵盖图片数量、类别、尺寸等，还探究了图像分辨率、亮度、目标分布、单张图片目标情况、目标遮挡及颜色等，最后实现了VOC到COCO格式的转换。
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2025-07-23 09:42:29
- 信用卡客户划分
- 本文对信用卡客户数据进行聚类分析。先处理数据，删除无关ID，填补缺失值，对偏斜数据做对数转换。接着用PCA降维保留95%方差。通过肘部法和轮廓得分，选择2或3个聚类数，用KMeans聚类。结果显示，2类可分高低使用率客户，3类细分更优，能为营销策略提供依据。
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2025-07-23 09:40:44
- 【全民动起来】反向卷腹AI计数器
- 本文介绍基于PaddleHub的反向卷腹AI计数器。因健身时手动计数易出错，利用human_pose_estimation_resnet50_mpii模型实现计数。通过检测人体关键点，以膝盖x轴坐标变化为依据，判断反向卷腹完成情况。还给出环境准备、检测示例及计数代码，测试显示能准确计数，生成带检测效果的视频。
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2025-07-23 09:37:19
- 漫卷的第一个神经网络，带你一起搭网络
- 本文展示了漫卷搭建首个神经网络ManjuanNet的过程，采用PaddlePaddle框架，含两个基模块，通过双路径提取特征后拼接。介绍了数据集处理（含解压、检测损坏图像）、模型训练等，对比了与ResNet34的参数量和FLOPS，其参数量更少但FLOPS高约40倍，在ImageNet100上10轮验证准确率70.04%。
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2025-07-23 09:34:27
- 【第五期论文复现赛-语义分割】BiSeNet
- BiSeNet是实时语义分割网络，针对常见加速方法损失空间信息等问题，提出双路径结构：Spatial Path保留高分辨率特征图，Context Path通过下采样增感受野，结合特征融合模块融合特征。在Cityscapes数据集复现中，以特定配置达75.19% mIoU，兼顾速度与性能。
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2025-07-23 09:31:58
- 工业蒸汽量预测
- 本项目使用人工神经网络完成蒸汽量回归预测，包括数据处理、异常值处理、相关性分析、模型构建、模型训练、模型预测等步骤。
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2025-07-23 09:27:23
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2025-07-23 09:25:09
- 基于PaddleX2.0-PicoDet实现高压输电线路绝缘子缺陷检测
- 本文介绍利用PaddleX2.0快速上手PP-PicoDet模型训练，以绝缘子缺陷检测为例。先说明项目背景，即绝缘子故障的危害及无人机巡检结合深度学习的新思路。接着介绍PaddleX和PP-PicoDet算法，再阐述项目内容，包括环境配置、数据准备、模型训练等，最终模型mAP达90.91，检测效果佳。
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2025-07-23 09:23:16
- 基于飞桨2.0的食品图片分类实战应用
- 本项目基于飞桨2.0，使用food-11数据集（含11类食品，共16643张图片）训练分类模型。通过搭建简单CNN，经数据预处理（求均值标准差、归一化等）、调整训练参数优化，最终在验证集达到50%-55%正确率，实现对面包、肉类等11类食品的分类，并完成模型保存与测试展示。
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