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使用paddledetection在jetson nano上部署目标检测网络,检测简单手势,然后再通过nano控制beep等外设,来达到beep的变频输出

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本项目基于Paddle版本的MLDA-Net实现单目深度估计,提供从“数据处理→模型训练与验证→模型部署” 的全流程指导,读者可参考在自定义的单目深度估计数据集中训练单目深度估计网络

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Paddle-DSR-Lab 是一款基于 PaddlePaddle 的深度图超分辨率的工具箱,是 PaddleDepth项目的成员之一。 它具有可扩展性,容易上手的特点,此外它在相同的数据集和环境下,以与原论文相符的训练配置,公平比较了深度图超分辨率领域以及图像超分辨率里SOTA(state-of-the-art)的算法

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it is time to show,基于SCFT论文的根据参考图上色项目

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输入一段足球比赛视频和预设的队伍的txt,识别记分牌的信息,得到视频每一秒的比赛时间,比分,比赛队伍名称。实现视频时间与比赛时间相对应(因为视频刚开始往往会有与比赛无关的信息,并且视频中间可能存在比赛的跳跃,比如在视频2分30秒时比赛时间为1分40秒,但是视频2分31秒时比赛时间为3分11秒),输出的txt文件包含比赛跳跃的时刻和比分变动的时刻,这样就可以输入比赛时间得到对应视频时间。

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使用论文CoNR让二次元手绘动起来,进行了官方权重转换

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在Baseline中,提出了一种双分支网络,首先將脑纹信号进行离散小波变换,将脑纹信号拆解为两个函数,分别入对应的网络通路,网络整体设计思想参考了双线性卷积神经网络的结构。对于脑纹识别问题采取了分而治之的思想。

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Rock recognition using paddlex

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使用PaddleSeg实现山东土地集团杯遥感图像语义分割

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【Paddle打比赛】基于PaddleNLP的LAIC2022-小样本多任务学习,本文通过数据处理,AutoTokenizer进行训练,对司法文本进行分类,并抽取命名实体

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