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                                        - 昇腾杯-变化检测赛道复赛方案分享——PaddleCD
- PaddleCD是基于PaddleSeg2.2修改的变化检测工具集,支持双时相并行输入/Siamese结构与变化标注,含OCR-CD等4种模型,曾用于昇腾杯(复赛TOP14)和PRCV2021(决赛TOP7)。现有训练中inf/nan的bug,原因不明。介绍了项目背景、数据集、方案及完整代码流程,后续将补充模型。
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                                        - 【Paddle-CLIP】使用 CLIP 模型进行图像识别
- 本文介绍Paddle-CLIP的使用,包括安装、加载模型,以及图像识别、Zero-Shot、逻辑回归等应用。图像识别可输出候选标签概率;Zero-Shot用Cifar100测试集测试零次学习;逻辑回归利用模型图像编码和标签训练,准确率达79.900。
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                                        - 基于PaddleDetecion的跌倒检测
- 该项目基于PaddleDetection2.0的YOLOv3(mobilenetv3主干)实现跌倒检测,可部署于医疗机构等场景。背景源于生活中常见跌倒场景。使用aistudio开源VOC格式跌倒检测数据集,通过PaddleX切分数据集。流程包括克隆仓库、安装依赖、配置文件、训练模型,还涉及错误图片处理,可进行评估与预测,结果存于work目录。
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- 本文介绍决策树的ID3、C4.5和CART三种生成算法。ID3以信息增益划分,有过拟合等缺点;C4.5用信息增益率,改进了缺失值处理等;CART为二叉树,用基尼系数,可分类回归,有独特剪枝和平衡策略。还附ID3实现及sklearn中CART的使用代码。
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- 该项目针对公共场所禁烟效果不佳问题,基于PaddleX训练模型,结合语音播报实现控烟。先处理数据集,修改XML文件适配格式,清理冗余文件并划分训练、验证、测试集(7:2:1)。用PPYolo模型训练300个epoch,第277个效果最佳,map约76。导出模型后部署,通过摄像头检测,阈值≥0.3时播放禁烟语音。
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