paddlehub专题
paddlehub的简单应用
1、下载安装 pip install paddlehub -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 报错： Collecting onnx<=1.9.0 (from paddle2onnx>=0.5.1->paddlehub)Using cached https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/73/e9
AIGC - SD(中英文本生成图片) + PaddleHub/HuggingFace + stable-diffusion-webui
功能 stable-diffusion(文本生成图片)webui-win搭建（开启api+界面汉化）PaddleHubHuggingFace: SD2，中文-alibaba/EasyNLP stable-diffusion-webui 下载与安装 环境相关下载python（文档推荐：Install Python 3.10.6 (Newer version of Python does n
AIGC-stable-diffusion(文本生成图片)+PaddleHub/HuggingFace
功能 stable-diffusion(文本生成图片)PaddleHub，HuggingFace两种调用方式 PaddleHub 环境 pip install paddlepaddle-gpupip install paddlehub 代码 from PIL import Imageimport paddlehub as hubmodule = hub.Module(name='
如何在paddlehub库中找到paddlehub.Module()所在的位置
要在PaddleHub库中找到paddlehub.Module()的位置，您可以通过以下步骤在PaddleHub库的源代码中进行查找： 1.确定PaddleHub库的安装位置：首先，确定您安装PaddleHub库的位置。通常，PaddleHub库会被安装在Python的site-packages目录中，您可以通过以下命令找到该目录： python -c "import padd
PaddlePaddle----基于paddlehub的OCR识别
Paddlehub介绍 PaddleHub是一个基于PaddlePaddle深度学习框架开发的预训练模型库和工具集，提供了丰富的功能和模型，包括但不限于以下几种： 1.文本相关功能：包括文本分类、情感分析、文本生成、文本相似度计算等预训练模型和工具。 2.图像相关功能：包括图像分类、目标检测、人脸识别、图像生成等任务的预训练模型和工具。 3.视频相关功能：包括视频分类、视频
paddlehub实现人物抠图换背景
文章目录 前言简介paddlehub安装功能实现引入库用到的hub库每帧的图像处理结果输出 总结 前言 看完文章您将学会： paddlehub的使用方法 如何用cv2加载图片并保存 如何用cv2逐帧加载视频以及将图片逐帧保存成视频 如何将png格式的图片放入另一张图片 本文涉及paddlehub的人脸检测、图像分割和图像生成三个部分 详细的文档请访问： https://ww
【PaddleHub模型贡献】一行代码实现蛇种识别
一行代码实现蛇种识别 一、模型开发1.安装必要的资源库2.数据预处理2.1解压数据集2.2划分训练集 3.模型训练3.1设置使用0号GPU卡3.2图像预处理+数据增强3.3数据迭代器的定义3.4开始炼丹 4.查看模型预测效果 二、封装Module1.导出inference模型2.模型转换3.模型安装4.模型预测预测单张图片预测多张图片 三、在GitHub上提pr1.Fork PaddleH
【PaddleHub模型贡献】一行代码实现驾驶员状态识别
驾驶员状态识别 一、工具简介PaddleXPaddleHub 二、数据集介绍三、模型开发1.安装PaddleX2.定义数据加载器3.模型训练4.导出预测模型5.评估模型性能 四、模型转换五、模型预测六、总结与升华个人简介 一般来讲，人在疲劳的时候会有比较典型的面部表情或动作特征，如较长的眨眼持续时间、较慢的眼睑运动、点头、打哈欠等。 基于摄像头的驾驶员监测方案正是利用这一点：首先
【OCR识别】PaddleHub实现验证码识别
文章目录 前言无脑安装使用PaddleHub寻找预训练模型库完整代码效果图 前言 前面有篇文章介绍了 【网站验证码识别】 ，但是其是利用 tesseract 工具的命令行来实现图片内容的识别。 这几天我突然想起，大学时参加百度 AI 比赛用过其 PaddleHub 框架，而且该工具有支持 Python 的第三方库，这不就可以尝试一下。 无脑安装使用 只要基本熟悉 Pyth
【OCR识别】PaddleHub实现验证码识别
文章目录 前言无脑安装使用PaddleHub寻找预训练模型库完整代码效果图 前言 前面有篇文章介绍了 【网站验证码识别】 ，但是其是利用 tesseract 工具的命令行来实现图片内容的识别。 这几天我突然想起，大学时参加百度 AI 比赛用过其 PaddleHub 框架，而且该工具有支持 Python 的第三方库，这不就可以尝试一下。 无脑安装使用 只要基本熟悉 Pyth
paddlehub无法安装，安装报错【Bug完美解决】
文章目录 项目场景：问题描述：原因分析：PaddleHub Bug完美解决方案：其他解决方案 另一个类似bug解决方案相关知识学习 项目场景： paddlehub无法安装，安装报错【pip、pycharm】【Bug完美解决】 我们正在进行一个基于Python的项目开发，该项目需要集成PaddleHub，以利用其丰富的深度学习模型和工具。PaddleHub提供了一种简便的方式来使
使用飞桨PaddleHub实现皮影戏创作，传承正在消失的艺术
点击左上方蓝字关注我们 【飞桨开发者说】Zohar：是个快秃顶的野生AI训练师，经常捕捉各类AI模型进行训练，励志在各大AI竞赛取得冠军。 项目背景 领略千年皮影戏魅力，传承正在消失的艺术。皮影戏的神奇，在于小小皮影在指尖上飞舞，时而刀光剑影、时而策马扬鞭、时而缠绵悱恻，千军万马是他，单打独斗也是他。皮影戏可谓是闻名中外，它是把光影声色做到极致的一门古老艺术。 先辈门通过手艺演绎着皮影戏，随
G.4PaddleHub--{超参优化AutoDL Finetuner}【二】
NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等 专栏详细介绍：[NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等]
【简陋Web应用2】人脸检测——基于Flask和PaddleHub
文章目录 🚩 前言🌺 效果演示🥦 分析与设计🍉 实现🍬 1. 部署人脸检测模型🍭 2. 使用Flask构建app2.1 目录结构2.2 forms.py2.3 utils.py2.4 app.py2.5 index.html 🥝 Bug(s) 🚩 前言 本次实现了一个在浏览器中运行的简陋的人脸检测功能，由于水平有限，这里使用表单上传图片，只能一次检测一张人
PaddleHub - 波士顿房价预测
MENU 背景首先导入必要的包准备数据uci-housing数据集介绍train_reader和test_reader 网络配置网络搭建定义损失函数定义优化函数 模型训练 and 模型评估创建Executor定义输入数据维度定义绘制训练过程的损失值变化趋势的方法draw_train_process 模型预测创建预测用的Executor可视化真实值与预测值方法定义 背景 经典的线
centos7 PaddleHub人像分割模型：AI人像抠图及图像合成
centos 安装抠图环境： #复制下面命令一条一条的在windows的命令行窗口里面执行，需要一些时间#执行安装paddlehub第三步后可能会出现一些问题，解决方式在文章下方pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlibpip install -i https://pypi.tuna.tsinghua
飞桨课程创意项目：基于Paddlehub实现人像背景虚化
利用deeplabv3p_xception65_humanseg与PIL.ImageFilter模块实现人像背景虚化 感兴趣的同志可以直接点AI Studio项目地址，可直接运行 ：[基于paddlehub实现人像背景虚化] 设计思路 # 首先安装 paddlehub!pip install paddlehub --upgrade!pip install paddlepaddle --
PaddleHub扣脸和换脸
PaddleHub扣脸和换脸 主要思路环境介绍预训练模型介绍合成代码 主要思路 利用人脸关键点检测检测出脸部位置，然后根据检测结果将目标背景与目标脸脸部轴心放齐再根据检测结果裁剪出脸部区域，对脸部区域进行分割，分割出脸和背景，根据分割结果将脸抠出来备用将分割出来的脸经过亮度变化（很重要），大小变化，贴合再背景图的脸部中心位置 环境介绍 PaddleHub, 依托于paddl
OCR EasyOCR + PaddleHub 光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）
EasyOCR pip install opencv-python pip3 install easyocr 简单测试一下 import osimport easyocrimport cv2from matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npimport sslssl._create_default_https_con