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算法
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AI Studio优质项目征集：dom
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AI Studio优质数据集征集：工具
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欢迎你们积极参与，优质的内容也将按期更新在以上两个连接中，来吧一块儿交流一块儿成长~
计算机视觉项目精选
1. 一文搞懂卷积网络之一（从LeNet到GoogLeNet）
关键词：CNN、图像分类
难度等级：入门
本项目使用飞桨框架的动态图模式对经典的CNN模型进行复现，并使用mini Caltech数据集进行验证。
学习经典模型是深度学习入门的必经之路，本项目对经典的LeNet、AlexNet、VGG和GoogLeNet等模型进行复现与改进；并在此基础上“手撕”了一个CNN模型，将各类能提升准确率与加强鲁棒性的方法用于该模型，使得验证集的准确率提高了一倍多。同时，本项目还介绍了一些训练过程的奇技淫巧，干货满满。
项目地址：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/601071
2. 飞桨图像分类帮我云撸猫（基于ResNet的图像分类）
关键词：ResNet、图像分类、迁移学习
难度等级：进阶
本项目使用飞桨框架的动态图模式搭建ResNet101模型对12类猫咪进行分类，并探究迁移学习策略在该问题中对准确率的影响。
为了增长训练集的数据量，提升模型的泛化能力，本项目对训练集进行了数据加强处理；而且实验结果代表，在相同的学习率、训练轮数和优化函数的状态下，对该神经网络使用预训练模型进行迁移学习后，准确率从原来的0.59提高到了0.94；
项目地址：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/474305
3. PaddleX实现小车装甲板识别及模型部署应用
关键词：YOLO、PaddleX、目标检测
难度等级：进阶
本项目使用飞桨全流程开发工具PaddleX训练本身的轻量化目标检测模型，并根据参数敏感度对模型进行裁剪部署，应用到实际场景。
RoboMaster自瞄准系统要求能实时检测出视野内敌方机器人装甲板的位置，本项目使用自制装甲板数据集(已开源)和yolov3_mobilenet模型进行训练，并使用不一样模型裁剪比例对比效果，获得最佳的轻量化模型，使得该目标检测模型能实时运行于AI边缘计算平台。
项目地址：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/595720
4. PaddleHub助力生成简约头像
关键词：PaddleHub、风格迁移
难度等级：入门
本项目使用PaddleHub平台内的艺术风格迁移模型stylepro_artistic，对图片进行简约风格迁移，生成独一无二的头像。
PaddleHub致力于模型的便携管理与一键预测，该项目中，使用简单的几行代码便可实现模型部署。而且该模型预置了简笔黑白、简笔彩色、水墨等效果，将不一样效果进行组合更可获得意想不到的效果，快来试试吧。
项目地址：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/616345
同类别其余项目精选：
- 基于树莓派4B与Paddle Lite实现的手写数字识别：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/520142
- 基于PaddleSeg的新冠病灶分割：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/528293
- 用PaddlePaddle实现轻量化卷积神经网络SqueezeNet：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/600555
- 基于PaddleSlim对检测模型MobileNet-YOLOv3进行剪枝训练：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/484676
- 玩腻了小游戏？PaddlePaddle手势识别玩转游戏玩出新花样：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/587082
- 基于PaddlePaddle和PaddleHub的口罩检测系统的落地实现：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/532316
天然语言处理项目精选
1. DeepWalk：火爆的图神经网络前夜
关键词：DeepWalk、Graph Embedding
难度等级：进阶
本项目是对经典的图嵌入模型论文《DeepWalk: Online learning of social representations》的复现。
DeepWalk算法从NLP而来，将NLP中的单词序列归纳到图上，获得了很好的结果。在本项目中，主要使用networkx、numpy、random等模块实现DeepWalk算法的随机游走与Skip Gram，清晰地展现了该算法的实现过程，适合初学者学习。
项目地址：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/532867
2. NLP经典之六：基于飞桨的fast text分类
关键词：NLP、fastText、文本分类
难度等级：高阶
本项目使用飞桨静态图模式复现了论文《Bag of Tricks for Efficient Text Classification》，在mini reuters数据集上进行文本分类达到0.93的准确率。
论文做者并未使用深度学习框架进行实现，由于该分类器结构并非一个很深的神经网络。本项目中，使用飞桨深度学习框架成功复现了该模型，并在此基础上进行了必定调整，使得模型的推理速度与准确率都达到了不错的效果。
项目地址：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/532116
同类别其余项目精选：
- NLP经典之一：CBOW model：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/475941
- NLP经典之二：Skip-gram model：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/482804
- NLP经典之三：多是目前最详细的GloVe模型解析与python实现：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/487604
- 词袋模型与复杂网络的强力结合，带你了解AEBoW模型：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/488843
- 超长文本怎么分类？试试复杂网络模型吧！一文搞懂这篇物理界的文本处理论文：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/509645
生成对抗网络项目精选
1. 张东升，我知道是你——如何使用GAN作一个秃头生产器
关键词：STGAN、秃头生成器
难度等级：入门
今天你脱发了吗？[doge]
本项目使用飞桨图片生成模型库内的STGAN对人脸属性进行转换，让你一键get张东升同款发型。项目做者修改了infer的代码，使其只变化秃头属性，而且能根据参数逐步加大秃头效果。本项目包含已经在在celeba数据集上训练的权重文件，fork后更换成本身的照片运行便可。效果图以下所示。
项目地址：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/620058
> 有兴趣的开发者们能够搞一个长发生产器（逃）
2. 一文搞懂生成对抗网络之经典GAN
关键词：GAN、数据加强
难度等级：进阶
本项目深刻浅出地介绍了GAN生成对抗网络的原理，并使用飞桨框架的动态图模式搭建经典GAN网络，尝试用于数据加强工做。
使用GAN生成对抗模型来扩充训练集是数据加强的一种方法，可解决训练集类别不平衡的问题，提升模型的鲁棒性。本项目尝试使用经典GAN用MNIST数据集进行扩充，在网络结构进行调整后，成功使输出保持稳定，生成了可用于训练的数据。
项目地址：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/551962
同类别其余项目精选：
- 梵高风格图像生成 一块儿来玩风格迁移呀：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/597606
- 基于飞桨的Pix2pix和CycleGAN的“马赛克”消除术：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/645654
- SRGAN的PaddlePaddle实现：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/385564
强化学习项目精选
1. 初识PARL实现强化学习
关键词：RL、一阶倒立摆
难度等级：入门
本项目使用百度强化学习框架PARL对一阶小车倒立摆进行控制仿真，使倒立摆能在平衡位置附近稳定。
倒立摆系统是一个非线性、多变量、强耦合及绝对不稳定的复杂高阶系统，传统的SISO经典控制方法效果不能让人满意。本项目基于强化学习，不须要对倒立摆系统进行建模，也不须要设计控制器，只须要构建一个强化学习算法，智能体经过与系统交互进行学习，使得倒立摆系统达到最优控制效果。
项目地址：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/625901
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- DDPG解决四轴飞行器速度控制：
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- DQN解决Flappybird：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/592850
- PARL强化学习—— Sarsa和Q—learning的实现：
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竞赛开源项目精选
1. 高致病性传染病的传播趋势预测——时间序列预测算法Prophet
关键词：Prophet、时间序列预测
难度等级：进阶
本项目介绍使用Prophet时间序列预测算法，尝试解决2020国际大数据竞赛的高致病性传染病的传播趋势预测问题。
时间序列预测分析是利用过去一段时间内某事件时间的特征，来预测将来一段时间内该事件的特征。本项目中，详细介绍了Prophet的环境部署、数据集准备、常规预测与进阶使用等步骤，对各区域的感染人数趋势、传播趋势、人群流量等进行了预测。
项目地址：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/525311
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- 人流密度-智能车人工创意组-MJU的团队：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/567453
- 全国大学生智能汽车竞赛线上选拔赛：红绿灯检测：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/505794
- 2020语言与智能技术竞赛：事件抽取任务--方案分享：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/545914
本期优质做者
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