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2025-07-22 11:59:21
- 【金融风控系列】_[3]_贷款违约识别
- 本文围绕Kaggle的Home Credit Default Risk赛题展开，利用客户申请表等7张表数据构建模型预测客户还款能力。通过数据清洗、特征工程，融合多表信息生成衍生特征，经LightGBM模型训练，最终线上评分为0.78277，为信用记录不足人群的贷款评估提供参考。
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2025-07-22 11:46:15
- 【AI达人特训营第三期】：PaddleSeg助力自动驾驶场景分割
- 本文介绍基于ADE20K数据集，用PaddleSeg工具进行场景解析的过程。先解压相关套件与数据集，加载并预处理数据。选用GCnet模型，其简化注意力机制高效，还提及KNet等其他算法及两种分割方式的优劣。训练后，GCnet在mIoU、耗时和模型大小上优于Upernet，最后分享了调参等经验。
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2025-07-22 11:44:46
- 基于PicoDet和卡尔曼滤波的多目标跟踪
- 本项目遵循SORT算法思路，用PaddleX的PicoDet作行人检测器，设计基于卡尔曼滤波的边框估计模型，以边框交并比为度量，通过Jonker-Volgenant算法匹配，实现简单行人多目标跟踪。还分析了SORT不足，为后续按DeepSORT思路优化提供方向。
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2025-07-22 11:42:47
- 骨骼点动作识别-基于Paddle复现PoseC3D
- 本文介绍基于Paddle复现的PoseC3D模型，其以3D热图堆栈为人体骨架表示，用3D-CNN分类，较GCN方法在时空特征学习等方面更优。复现在UCF-101数据集上达87.05%的top1准确率，详述了网络结构、环境依赖、数据集、代码结构及训练测试等流程，还提及复现心得。
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2025-07-22 11:41:15
- 手把手教你用PaddleDetection套件训练目标检测模型
- 本文详细介绍使用PaddleDetection套件完成目标检测模型训练的流程。包括数据准备（收集、处理、清洗、标注、导出及预处理）、环境准备（安装套件和依赖）、生成训练所需文件与数据分析，还涉及模型配置修改、训练、检验、导出及打包下载等步骤。
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2025-07-22 11:13:39
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2025-07-22 11:12:19
- 瓷砖表面瑕疵检测
- 本项目聚焦佛山瓷砖表面瑕疵智能检测，针对质检依赖人工的问题，开发计算机视觉算法。处理含12类常见瑕疵的数据集，通过分块、翻转等七种数据增强，转换为COCO格式并解决类别不均衡。用PaddleDetection的Faster-RCNN等模型训练，经评估和预测，提升检测效率与准确性，减少人工依赖。
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2025-07-22 11:10:00
- 基于PaddleNLP的智能文本纠错
- 本次赛题聚焦智能文本纠错，针对智媒与文化领域文本的语法、拼写等错误检测与纠正。介绍了数据集情况，初赛、决赛训练集含id、语句及修改后语句，测试集字段有差异。还阐述了基于百度ACL 2021相关策略的模型，包括文件结构、训练、预测、部署步骤及参考文献，模型在SIGHAN测试集有一定效果。
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2025-07-22 11:08:36
- Monodepth2-基于自监督学习的单目深度估计模型
- Monodepth2是ICCV2019发表的自监督单目深度估计方法，为Monodepth升级版。其结合双目图像与单目序列自监督方法，含深度预测和位姿变换预测网络，引入多种优化策略获当时SOTA。本文介绍其复现过程，用KITTI数据集，经640x192训练及1024x320微调，abs_rel达0.104，还含数据集、代码结构等信息。
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2025-07-22 11:06:51
- 【金融风控系列】_[2]_欺诈识别
- 本文围绕IEEE-CIS欺诈检测赛题展开，目标是识别欺诈交易。介绍了训练集和测试集数据情况，含交易和身份数据字段。阐述了关键策略，如构建用户唯一标识、聚合特征等，还涉及特征选择、编码、验证策略及模型训练，最终线上评分为0.959221，旨在学习特征构建。
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