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paddlepaddle 15 迁移学习-图像分类实战二

本案例基于paddle1.7实现,以aistudio的比赛数据为实操数据,基于paddlehub实现迁移学习。特别说明,该操作仅适用于比赛,对于科研无任何实际帮助,因为在paddlehub库的约束下,用户可以操作的东西是在太少了。不过幸运的是,paddlehub里面有及其丰富的预训练模型。通过使用其中的resnet50_vd

【虚拟主播】刚刚,我用三行代码创建了一个虚拟主播

刚刚,我用三行代码创建了一个虚拟主播 刚刚,我花了10分钟,写了三行代码创建一个具有明星脸的虚拟主播 先看看效果: 语音播报虚拟主播2 实现简易的虚拟数字人非常简单,需要调用三个模型: (1)First Order Motion(表情迁移) (2)Text to Speech(文本转语音) (2)Wav2Lip(唇形合成)。 具体技术步骤

PaddleHub人脸关键点检测:一键生成蜡笔小新的远房表弟

一键寻找蜡笔小新的远方表弟 蜡笔小新应该是好多小伙伴的童年回忆之一,不会有人不喜欢蜡笔小新那招牌的粗眉毛以及圆嘟嘟的小脸蛋吧!不会吧不会吧!下面嘞,我们以宸哥作为工具人,还原蜡笔小新的远房表弟————蜡笔小宸! 让我们先看一下蜡笔小宸,一睹为快! 跟着我的步伐,寻找蜡笔小新

Paddlehub使用说明(一)

 目录 前言一、Paddlehub是什么?二、使用步骤 1.引入库2.读取模型3.效果展示总结 前言          简单来说,Paddlehub就是一个用于储存所有一训练好模型的小型仓库。所有已经训练好的模型都会被放到这个“仓库”里面。发开者可以在已有模型的基础上进行迁移学习,也可以直接

Paddlehub安装血泪史

这段时间刚刚入职,要求要学习paddlepaddle,用OCR,我电脑原本就装了cudnn,anaconda这些工具的,因此就直接在现有的环境上安装paddlepaddle。 由于太久没有使用anaconda(三年前的了,python3.6),我直接在base环境下装了一下,好像没装上,然后才想到要新建一个虚拟环境 ,在这个虚拟环境中安装padd

飞桨PaddleHub实现将视频动作转化为皮影戏

基于python飞桨PaddleHub实现将视频动作转化为皮影戏 飞桨(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架、工具组件和服务平台为一体的技术先进、功能完备的开源深度学习平台,已被中国企业广泛使用,深度契合企业应用需求,拥有活跃的开发者社区生态。提供丰富的官方支持模型集合,我们这里将

使用飞桨PaddleHub实现皮影戏创作

前言 飞桨(PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,是中国首个开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台,集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件于一体。本项目利用其中的骨骼节点检测模型,通过PaddleHub提供

使用飞桨PaddleHub实现将视频动作转化为皮影戏

前言 飞桨(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架、工具组件和服务平台为一体的技术先进、功能完备的开源深度学习平台,已被中国企业广泛使用,深度契合企业应用需求,拥有活跃的开发者社区生态。提供丰富的官方支持模型集合,我们这里将要使用到其中的骨骼节点检测模型,通过PaddleHub提

Paddle预训练模型应用工具PaddleHub

Paddle预训练模型应用工具PaddleHub 本文主要介绍如何使用飞桨预训练模型管理工具PaddleHub,快速体验模型以及实现迁移学习。建议使用GPU环境运行相关程序,可以在启动环境时,如下图所示选择“高级版”环境即可。      如果没有算力卡资源可以点击链接申请。      概述 首先提

paddlehub之ps扣图合成

import paddlehub as hub import cv2 from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg # 待抠图照片 image = 'ce.jpg' # 背景 background = 'ce10.jpg' # 合成照片名称 save_image = 'save_imag

paddlehub(3)

本项目为疫情期间网民情绪识别比赛的解决方案。使用了PaddleHub和ERNIE实现对疫情期间微博文本的情绪识别。 数据分析 先将数据集解压 # 解压数据集 !cd data/data22724 && unzip -o test_dataset.zip !cd data/data22724 && unzip -o "train_ dataset.zip" Archive: test_datas

Day4-《青春有你2》选手识别 PaddleHub之《青春有你2》作业:五人识别

PaddleHub之《青春有你2》作业:五人识别 一、任务简介 图像分类是计算机视觉的重要领域,它的目标是将图像分类到预定义的标签。近期,许多研究者提出很多不同种类的神经网络,并且极大的提升了分类算法的性能。本文以自己创建的数据集:青春有你2中选手识别为例子,介绍如何使用Paddle

基于paddlehub的cartoon face 风格转换

Your Cartoon Face 这是一个基于paddlehub的项目。(疯狂安利aistudio,Tesla V100警告 本项目的功能是:输入一个人的照片,输出这个人的漫画风格脸。 本项目分为两部分,第一部分,检测出图片中的人脸,并进行裁剪。第二部分,将检测出的人脸变成漫画风格的人脸。 !pip install paddlehub=