汽车仪表的测试主要是针对仪表盘车速、引擎转速、显示字符及故障灯的检测过程。通过工业摄像头对仪表上的各组件进行截图，然后利用OCR算法对截图进行自动识别，完成自动化测试过程。 典型的OCR技术路线如下图所示： 在进行图像识别之前，需要对图像识别的内容进行配置，对仪表盘
#加载飞浆和相关类库 import paddle from paddle.nn import Linear import paddle.nn.functional as F import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #设置数据读取器，API自动读取MNIST数据集训练 train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train'
import paddle import paddle.nn.functional as F from paddle.vision.transforms import ToTensor import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt print(paddle.version) transform = ToTensor() cifar10_train = paddle.vision.datasets.Cifar10(mode=‘train’,tra
import paddle import paddle.nn.functional as F from paddle.vision.transforms import ToTensor import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt print(paddle.__version__) transform = ToTensor() cifar10_train = paddle.vision.datasets.Cifar10(mode='tr
使用飞桨训练cifar10数据集 import paddle import paddle.nn.functional as F from paddle.vision.transforms import ToTensor import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt transform = ToTensor() # 训练集 cifar10_train = paddle.vision.datasets.Cifar10(mode
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、设置预测模型1.加载预测模型 - 非Combined模型1.1 API定义如下：1.2示例 2.加载预测模型 - 非Combined模型2.1 示例 3.加载预测模型 - Combined模型3.1 API定义如下：3.2 示例： 三、使用CPU进行
部署方式 服务器端高性能部署：将模型部署在服务器上，利用服务器的高性能帮助用户处理推理业务。 模型服务化部署：将模型以线上服务的形式部署在服务器或者云端，用户通过客户端请求发送需要推理的输入内容，服务器或者云通过响应报文将推理结果返回给用户。 移动端部署：将模型部署在
2021SC@SDUSC PaddleDetection 是PaddlePaddle推出的物体检测统一框架。支持现有的RCNN、SSD、YOLO等系列模型、支持 ResNet、ResNet-VD、ResNeXt、ResNeXt-VD、SENet、MobileNet、DarkNet等主干网络。针对不同的业务场景（性能、目标大小、准确率等）可以调用框架下的不同参数（或者
paddle 报错 RuntimeError: (NotFound) No Output(X@GRAD) found for BatchNormGrad operator. [Hint: Expected ctx->HasOutput(framework::GradVarName("X")) == true, but received ctx->HasOutput(framework::GradVarName("X")):0 != true:1.] (a
1、打开python paddle的c++堆栈信息： 打开paddle的c++堆栈信息：export FLAGS_call_stack_level=2 2、内部使用glog的VLOG来打印调试信息，因此可以使用 export GLOG_v=5来打开 export GLOG_vmodule=operator=4，可以指定operator.cc中的VLOG等级为4
上节我们介绍了如何安装InsightFace的WHL包 上节地址 https://blog.csdn.net/Andrwin/article/details/119209774本节主要介绍从python代码里面调用InsightFace包 1.导入InsightFace import insightface_paddle as face import logging logging.basicConfig(level=logging.
四位百度飞浆PPDE为大家讲解让人拍案叫绝的创意都是如何诞生的。 百毒 趣味项目： 1、人工智能小游戏 2、 基于wechaty的表情包生成 以终为始： 零代码实现安全帽佩戴检测 训练并导出部署模型树莓派环境准备拉取部署项目，替换默认标签实现蜂蜜器报警模块 创意源于生活 生活
这节课主要讲了各种创意项目的来源： 创意如何诞生的： 创意的诞生分趣味项目、工业项目、平时的灵感项目： 首先是趣项目的灵感来源： 如上图所示，创意是生活中遇到的一些小问题，通过paddle来解决这些小问题，这些算是趣味创意项目。 工业项目： 工业创意项目的灵感来源是通过观察工业
DCGAN-使用paddlepaddle2.0实现 简介 DCGAN(深度卷积生成对抗网络)，它由一个生成模型和一个判别模型组成，生成模型用于生成图片，辨别模型用于辨别生成的图片的真伪，不断地生成与判别，网络逐渐可以生成较为逼真的图片。预览效果如下 目录结构 -- root -- data -- imgs
开发平台：AI Studio 深度学习框架：paddle Mnist手写数字识别极简方案 开发流程第一步：新建项目第二步：在notebook中书写代码第一个cell：加载paddle和相关库第二个cell：设置数据读取器，API自动读取MNIST数据训练集第三个cell：读取任意一个数据内容，观察打印结果。第四个cell：以类的方
步骤一：下载比赛图片：python3 down_image.py 步骤二：下载预测模型： 下载后预测时出现paddle问题： 重新在conda虚拟环境中下载paddle后可以运行： 但是又出现红线上的错误，初步判断是服务器缺少相应的字体，暂未找到解决方法。 等待更新。。。
目录 一、为什么要精通深度学习的高级内容 二、高级内容包含哪些武器 1. 模型资源 2. 设计思想与二次研发 3. 工业部署 4. 飞桨全流程研发工具 5. 行业应用与项目案例 三、飞桨开源组件使用场景概览 1、 框架和全流程工具 2、模型资源 一、为什么要精通深度学习的高级
记录下自己安装 paddlepaddle 的血泪史。 参考 PaddlePaddle官网 准备工作 先查看自己 NVIDIA 所支持的 CUDA 版本。 打开NVIDIA控制面板 查看系统信息，选择组件 安装 CUDA 我这里安装的是 cuda 10.2，因为官方推荐非安培架构最好安装10.2。 我没看懂 CUDA 的官方文档，所以参
链接： https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/source_compile/compile_env.html https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/demo_guides/x86.html https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/source_compile/compile_linux.html https://paddle-lite.readthedo
目录 一、数据和模型准备1.1 数据准备1.1.1 准备CIFAR100 二、模型训练2.1 单标签训练2.1.1 零基础训练：不加载预训练模型的训练2.1.2 迁移学习 三、数据增广3.1 数据增广的尝试 — Mixup 四、知识蒸馏五、模型评估与推理5.1 单标签分类模型评估与推理5.1.1 单标签分类模
【Paddle】2020CCF-千言：多技能对话baseline手把手使用教程 摘要：包含了本机和AI Studio两种实操Plato方法 下载官网数据集 2020CCF-千言：多技能对话比赛地址 注意将子文件内的压缩包一一解压 本地教程 强烈不推荐！！！ 对于windows玩家，paddle的环境设置等太麻烦了，不如直接薅羊毛去官
crop_img = imgcv[y:y+h, x:x+w h-高度 w-宽度 参考 paddle https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/dygraph/deploy/cpp/docs/apis/model.md
paddlenlp.seq2vec是什么？快来看看如何用它完成情感分析任务 注意 建议本项目使用GPU环境来运行: 情感分析是自然语言处理领域一个老生常谈的任务。句子情感分析目的是为了判别说者的情感倾向，比如在某些话题上给出的的态度明确的观点，或者反映的情绪状态等。情感分析有着
Tensor基本理论 深度学习框架使用Tensor来表示数据，在神经网络中传递的数据均为Tensor。 Tensor可以将其理解为多维数组，其可以具有任意多的维度，不同Tensor可以有不同的数据类型 (dtype) 和形状 (shape)。 同一Tensor的中所有元素的dtype均相同。如果对 Numpy 熟悉，Tensor是类似
推理部署 5. 推理部署: 服务器部署已经训练好的模型进行预测 5.1 服务器端部署 5.1.1 安装与编译 Linux 预测库 直接下载安装 从源码编译 Server 端 预测源码编码 NVIDIA Jetson 嵌入式硬件预测库源码编译 准备环境 编译 paddle inference 预测库 样例测试
