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2025-07-31 15:15:31
- 飞桨源码MobileNetV3分类模型对齐Pytorch-省事版
- 本文记录了飞桨复现MobileNetV3分类模型的过程。因飞桨框架及相关工具无现成实现，作者基于PaddleClas套件代码修改，将脚本改写成notebook代码。复现中解决了飞桨比PyTorch多一层卷积、SE模块通道数不对齐、下采样与空洞卷积差异等问题，最终实现前向对齐，为相关学习提供参考。
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2025-07-31 15:13:17
- 自己动手搭建模型：图像分类篇
- 本文介绍用PaddlePaddle搭建AlexNet、VGG、ResNet、DenseNet等深度学习模型的过程。先处理数据集，取两类图片划分训练、验证集，定义数据集类并预处理。接着分别构建各模型，展示结构与参数，最后训练验证，其中前三者预测准确，DenseNet略有偏差。
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2025-07-31 15:07:19
- 用错误打败错误：通过错误的识别将签到记录图片转化为电子表格
- 该项目针对OCR识别签到记录时的形近字误判问题，提出“用错误打败错误”方案。通过PaddleOCR识别签到截图中带绿色对勾的姓名，生成花名册中姓名的图片并OCR识别，将两者结果匹配，解决如“佘大”被误判为“余大”的问题，实现一键统计签到并生成电子表格，提升效率。
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2025-07-31 15:05:59
- 飞桨常规赛：PALM病理性近视病灶检测与分割 - 5月第六名方案
- 该内容围绕PALM病理性近视病灶检测与分割赛题展开，介绍了利用PaddleSeg和patta工具的实现过程。包括克隆相关库、解压数据集、生成数据列表、构建数据集，选用SFNet模型，混合多种损失函数训练，最后进行模型预测并展示结果，以完成病灶分割任务。
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2025-07-31 15:02:23
- 深度学习三步走（三）训练篇
- 本文为深度学习训练篇，先以Paddle2.0框架实现手写数字识别训练，再从理论讲解前向传播、损失函数等，接着解析训练过程代码，包括模式切换、优化器定义等，还介绍模型推理及用VisualDL进行可视化，助新手理解训练。
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2025-07-31 15:00:22
- 飞桨常规赛：中文场景文字识别 - 5月第2名方案
- 该内容主要介绍了PaddleOCR相关操作，包括下载安装PaddleOCR及依赖库，解压训练集和测试集文件，对训练集进行预处理（含数据增强、字符处理、切分数据集等），还说明了模型调优和配置，使用CRNN_CTC模型，修改配置文件，下载预训练模型用于迁移学习。
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2025-07-31 14:46:59
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2025-07-31 14:39:02
- 飞桨首款韩女团小卡扭蛋机
- 本文是关于“韩女团小卡扭蛋机”项目的介绍。作者结合飞桨黑客松活动，利用PaddleX、EasyEdge和GUI技术，制作了可抽取4名女团成员小卡的扭蛋机。项目先划分数据集、训练模型，再经EasyEdge部署，最后通过GUI实现抽卡动画效果，用户可获取扭蛋币体验，旨在传播韩流文化。
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2025-07-31 14:30:19
- 【AI达人创造营】菜市场常见鱼类分类从0到PaddleLite部署
- 本项目针对30种菜市场常见鱼类，收集1917张图片构建数据集，用MobileNetV2模型训练分类模型，经35轮训练后保存模型。通过Paddle-Lite将模型转为.nb文件，在Android Studio中配置环境，基于Paddle-Lite-Demo修改相关文件实现安卓部署，可通过拍照或相册图片识别鱼类。
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2025-07-31 14:24:32
- 常规赛：PALM病理性近视预测 五月份第8名
- 该方案针对PALM病理性近视预测任务，曾获五月第八、六月三十第一。通过眼底照片分类区分正常与病变眼球，数据分辨率较高，需注意显存问题。思路参考相关方案，预处理采用调整亮度、大小及翻转旋转等，经网格调参确定最优组合，用对应模型训练，最后批量预测生成结果。
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