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- 第十六届全国大学生智能车竞赛线上赛增分：PaTTA的使用
- 本文以肖佬项目为例，介绍如何用PaTTA提升效果。先解压数据集到data文件夹，生成数据列表并分割训练、验证集，安装PaddleSeg。编写配置文件后训练、验证、导出模型，再下载安装PaTTA，用其工具处理测试集，最后打包结果提交。PaTTA默认配置约涨1.几分，可解决验证集与提交结果差异问题。
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2025-07-21 15:44:46
- paddle实现食物分类
- 该项目用PaddlePaddle训练CNN实现food-11数据集的11类食物分类。先解压含训练、验证、测试集的数据集，制作标签文档，继承Dataset类生成数据集。构建含3个卷积层、池化层等的CNN，用Adam优化器等训练，训练5轮后保存模型，最后测试单张图片，虽准确率不高但跑通流程。
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2025-07-21 15:42:55
- 基于关键点检测的摔倒识别
- 该工程基于PaddleDetection实现人员摔倒识别。先通过特定命令预测视频关键点，得到json结果文件和可视化视频；再用source.py中代码判断摔倒，输出摔倒帧对应时间，还会在视频检测框左上角标注结果并保存为output.mp4，示例中检测到78帧摔倒。
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2025-07-21 15:40:54
- 百度网盘AI大赛：文档图像摩尔纹消除第二名方案
- 在百度网盘AI大赛文档图像摩尔纹消除赛题中，团队采用改进的多尺度卷积神经网络（基于IDR网络改动），在A榜获第一、B榜获第二。主要改动包括叠加Non-Local模块、增加特征通道，配合数据增强和调参优化，测试集B后处理可提升PSNR 1db。
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2025-07-21 13:58:55
- 基于百度自研模型ERNIE进行事件抽取任务
- 信息抽取旨在从非结构化自然语言文本中提取结构化知识，如实体、关系、事件等。事件抽取是信息抽取的一种，其目标是对于给定的自然语言句子，根据预先指定的事件类型和论元角色，识别句子中所有目标事件类型的事件，并根据相应的论元角色集合抽取事件所对应的论元。其中目标事件类型 (event_type) 和论元角色 (role) 限定了抽取的范围。
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2025-07-21 13:44:48
