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
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
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
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
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
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
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
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 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
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
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
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
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=
