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本论文工作的总体研究思路由飞桨PaddleClas团队提出并实施。PaddleClas提供全球首个开源通用图像识别系统，并力求为工业界和学术界提供更高效便捷的开发工具，为开发者带来更流畅优质的使用体验，训练出更好的飞桨视觉模型，实现行业场景实现落地应用。
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飞桨论文复现打卡营飞桨一线研发授课，框架底层到模型开发全程助攻，b玩转深度学习模型复现！免费飞桨机器学习的思考故事免费飞桨机器学习的思考故事百度飞桨主任架构师手把手带你系统性的掌握机器学习深层次思想，培养从技术到商业...
如果不是百度员工或者利益相关，真有人会用它来工作吗？pytorch都1.3了啊，tensorflow都动态图了。要说硬…
飞桨实战笔记：自编写模型如何在服务器和移动端部署.作为深度学习小白一枚，从一开始摸索如何使用深度学习框架，怎么让脚本跑起来，到现在开始逐步读懂论文，看懂模型的网络结构，按照飞桨官方文档进行各种模型训练和部署，整个过程遇到了无数问题...
飞桨PaddlePaddle.【飞桨开发者说】陈奕州，飞桨开发者技术专家（PPDE），PPSIGModel-CV成员，重庆交通大学测绘科学与技术在读研究生。.项目背景随着近几年AI的快速发展，除了其理论、模型、结构不断推陈出新以外，AI在各个垂直行业领域也开始遍地开花。.在...
注：在PP-YOLO中，飞桨采用了最基础的IoU损失计算方法，即IoULoss=1-IoU*IoU。另一方面，我们知道YOLOv3模型里的预测框评分score=objectnessscore*classificationscore，即该预测框处存在目标的概率和对应目标类别的概率的乘积，而此种评分方式并没有考虑预测框的定位精度。
百度飞桨目标检测教程四：Anchor-Free算法Anchor-Free算法解析Anchor-Free也可以细分为两种策略第一种keypoint-based涉及论文：CornerNetCornerNetLite第一种center-based涉及论文：FCOSCenterNetTTFNetOverall经典算法的总结与展示ppt1思考？
而PP-YOLO所应用的这套优化策略，也可以被尝试应用到该系列的其它模型上，产业开发者或者科研人员可借鉴这套优化算法展开进一步的探索。而这整套PP-YOLO的优化秘籍也被飞桨同学总结梳理成了论文，感兴趣的开发者可以参见下面的链接阅读原文。
AI质检又出“神仙模型”百度飞桨PP-YOLO更准、更快、体积更小！张妮娜发布于2020-08-14分类：业界工业视觉、自动驾驶、安防、新零售等我们身边熟知的各行各业都需要目标检测技术,由于其很好的平衡了标注成本、检测精度和速度等,成为当前智能制造产业升级浪潮中被商业化应用最为广泛的AI...
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