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2025-07-22 09:46:32
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2025-07-22 09:48:10
- 目标检测理论与YOLOv4详解
- 本文介绍目标检测相关内容，包括其让计算机识别图像中目标类别并定位的目的，发展历程中从穷举法到RCNN等算法的演进。还讲解了边界框、锚框、交并比等基础概念，以及YOLO系列算法思想和YOLOv4在输入、骨干网络等阶段的技术细节。
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2025-07-22 09:51:28
- 基于PaddleDetection的人脸情绪识别
- 本文介绍基于PaddleDetection的情绪识别项目。使用Fer2013数据集，先预处理数据，构建VGG模型训练，经300轮迭代精度达62.16%。后用ResNet34模型优化，准确率提升至64.85%。还利用PaddleDetection进行人脸识别，将表情识别结果标注在人脸框上，完成情绪识别全流程。
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2025-07-22 09:55:16
- 《人工智能导论：案例与实践》基于LSTM实现电影评论的情感分析
- 本实验旨在让学习者掌握循环神经网络等知识，基于LSTM构建IMDB电影评论情感分析模型。实验流程包括数据处理（下载、读取、格式转换等）、模型构建、训练配置、训练、保存、评估和推理。通过多轮训练，模型准确率达0.7650，能对电影评论情感倾向进行有效分析。
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2025-07-22 09:57:56
- 【图像去噪】第六期论文复现赛——DnCNN
- 本文围绕DnCNN图像去噪算法展开复现研究。该算法基于残差学习和批量归一化，适用于图像复原。复现采用PaddlePaddle框架，在BSD68测试集、噪声15条件下，10次测试平均PSNR达31.73757，达标。文中还介绍了数据集、文件结构、环境依赖、核心代码及训练、评估等操作流程。
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2025-07-22 09:59:56
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2025-07-22 10:01:59
- 淄博烧烤爆火！基于 PaddleX 实现常用香料分类
- 本文介绍基于PaddleX开发常用香料分类模型的流程。先因淄博烧烤爆火，提及在家DIY烧烤时香料识别的需求，接着说明用MobileNetV2模型，步骤包括安装PaddleX、解压数据集、配置GPU、定义图像处理流程和数据集，再进行模型训练与预测，最后提到还可使用百度EasyDL开发。
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2025-07-22 10:04:38
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2025-07-22 10:08:23
- PPOCRLabel半自动工具标注自制身份证数据集
- 该项目基于PPOCRLabel半自动化标注工具，使用Python和PyQt5编写，支持多种语言模型，可实现OCR数据高效标注。项目通过代码生成身份证数据集，利用PPOCRLabel标注后用于OCR模型训练，还提供了配置好的环境及相关资料，鼓励用户加入SIG小组共同开发。
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2025-07-22 10:10:14
- 最少代码，基于PaddleGAN实现GAN的趣味项目应用
- 本项目借助PaddleGAN演示6个有趣应用，助开发者快速上手。先介绍GAN含生成网络G和判别网络D，及PaddleGAN的作用。接着说明解压缩或安装PaddleGAN及相关软件的步骤。最后展示人脸生成、人脸卡通化等6个示例的功能、示意图及预测代码。
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