AI Studio 2021年第三季度精选项目征集贴
流浪的angle111 发布于2021-06-30 浏览:21522 回复:151
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最后编辑于19天前

数据更新【截止8.30】

作者贡献度排行

爆款项目排行

为扶持精品原创项目,帮助初中级开发者学习与实践,「AI Studio精品项目」汇集近300名核心开发者,于学习、实战、比赛、趣味等多个方向贡献实训项目。AI Studio基于百度深度学习平台飞桨,为开发者免费提供功能强大的线上训练环境、云端超强GPU算力及存储资源。沉淀了90万+实训项目、5000+课时课程、90+场竞赛及7万+数据集,云集近100万AI开发者共同学习、交流、竞技与成长。

飞桨AI Studio精选开源项目征集持续进行ing,本季度将在创作数量、Fork数量、创作方向三个方面对创作者进行奖励,时间为6月30日-9月30日。京东卡,罗技机械键盘、Apple Watch,奖励多多,大家快踊跃投递起来吧~

 

一、你能获得什么?

1.积分奖励

项目通过审核后可获得积分(基础分),超过200个Fork后额外奖励给50 积分。 积分使用规则可见:https://ai.baidu.com/ai-doc/AISTUDIO/jk4mcntxf

2.平台荣誉露出鼓励

优质精品项目可在官网首页、项目大厅首页及飞桨PaddlePaddle公众号进行推送,获得10万+粉丝围观,欢迎大家关注飞桨PaddlePaddle公众号~

3.加入创作者社群

(1)大佬入驻,畅聊技术问题。技术交流、新产品体验,与大佬共同学习解锁新知识

(2)不定期福利空降。享受算力卡、享受节日礼品红包、季度产出奖励等

 

4.本季度附加奖励:

(1)新作者扶植奖励
新作者第一篇精品项目及老作者本季度第一篇精品项目,均可获得100h Tesla V100算力卡一张


(2)爆款项目奖励
本季度将对不同Fork人数的精品项目,进行梯度奖励!

(发的越早,质量越高机会越大,大家赶紧行动起来吧~)

(3)贡献度奖励
本季度将对作者按照贡献不同数量的精品项目,进行梯度奖励

(奖品多多,机会多多!来不及了,赶紧上车!)

 

二、精品项目征集活动规则

活动时间:2021年6月30日至9月30日

面向人群:没有限制 

 

新作者要如何才能写好一篇精选项目呢?

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1661657

1、标题精炼表述吸引读者,尽量体现技术与场景关键词

2、简介尽可能详细,概括说明项目的主要内容,若在首页进行曝光,一定要注意些好简介哦

3、项目开头-陈述项目背景。学术背景 or 案例背景 or 项目亮点,同时结果先行,图片和视频永远比文字更能直击人心

4、项目正文-理清思路、列目录。数据说明、数据分析、项目涉及的技术要点解读、代码讲解、对比实验等等

5、项目总结-首位呼应。项目写了什么,希望读者学习到什么、实验结果、实验分析、后续计划等等

6、个人宣传——若有持续输出计划,可适当宣传自己、身份、领域、为自己拉粉~

注意事项

1、标题、简介、项目内容涉及到官方词语不可出错,如(PaddlePaddle、PaddleHub、PaddleSeg、PaddleNLP)

2、代码运行有很长的输出结果需清空(如 loss,安装包等非必要输出),如输出不可清除,请将最终结果以 markdown 形式展示或保证输出不超过2个屏幕的长度

 

优质项目参考:

PaddleGAN 520❤️ 特辑--用AI帮你为爱告白 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1956943

一文搞懂生成对抗网络之经典GAN(动态图、VisualDL2.0)https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/551962?channelType=0&channel=0

 

三、参与方式:以下方式2选1,不要重复哦

方式1:写完项目,将项目公开,将链接和简介回复在本帖下方,便于互相交流~

方式2:  将想要评选的精品项目投给你曾经对接人,如比赛方向对接人、复现营对接人

*注意:精选开源项目在每周三下午4点前停止登记,并将意见反馈给每位提供项目的作者,周三下午4点后登记的将会顺延至下周进行评选哦~

详情咨询请联系,飞桨开源作者微信:17854232764

四、精品项目评选流程

第一阶段:提交项目(生成项目版本并公开,将项目投递到征集帖或者曾经的对接人)

第二阶段:初步筛选(工作人员告知是否通过初筛及修改方向)

第三阶段:评审委员会评选(工作人员正式通知项目评选结果、项目加精时期并将对应同学拉入核心创作者群聊)

第四阶段:名单公示(AI Studio论坛每周公布精品项目具体名单)

 

Q&A

Q1: 参与“AI Studio第三季度精品项目征集”可以得到什么?

A1:项目筛选通过后,不仅可以让你的项目在“飞桨”官网和公众号上刊发,拥有10万+粉丝围观,收获重量级曝光,还可以得到积分(可兑换实物!),加入创作者社群与“大佬”交流,本季度还有罗技机械键盘、Apple Watch等额外附加奖励哟~


Q2: 参与“AI Studio第三季度精品项目征集”的要求是什么?

A2:不限年龄,不限专业,只要你的项目优秀,只要你希望自己的项目获得曝光……就请直接来吧!

 

大家赶紧投递吧~

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共151条回复 最后由一叶山火回复于19天前
#157一叶山火回复于19天前

项目标题:基于paddle框架的ChineseBERT代码复现

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2417965

项目简介:百度第四届论文复现赛 Chinesebert 冠军复现代码

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#156深渊上的坑回复于20天前

项目标题:手把手教你用Edgeboard部署模型(一):PaddleX+YoloV3

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2338420

项目简介:用Edgeboard部署基于PaddleX的yolov3_darknet53迁移学习的安全帽检测模型。

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#155呜呜呜法国红酒回复于20天前

 

项目标题:PPOCRLabel半自动工具标注自制身份证数据集

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2338420?contributionType=1

项目简介:用PPOCRLabel标注身份证数据集,配合着“基于OCR身份证号码识别全流程” 上一个项目一起使用的

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#154呜呜呜法国红酒回复于20天前

项目标题:基于OCR身份证号码识别全流程

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2397665?contributionType=1

项目简介:用PPOCRLabel标注身份证数据集,且基于PaddleOCR识别身份证上的号码,是配合着下一个项目一起使用的。

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#153呜呜呜法国红酒回复于20天前
#151 木柔然回复
项目标题:注意力机制简述及代码实现 项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2096117 项目简介:包含CBAM、SE、BAM、Non-local注意力机制模块简介及相应paddle代码实现。
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三岁  你的链接错了   还有每次周四是不看的  我投了几次了才知道  周四投不看   我重新投了

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#152杨登辉456回复于21天前

项目标题:【AI达人创造营】野外生存必备!从0到Edgeboard部署

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2301503

项目简介:野外生存必备!随着生活的富裕,现在的人们更喜欢挑战未知,本项目为他们量身打造了一款野外可食用植物分类,并从0到Edgeboard部署手把手教学。部署版本将在后续完成。

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#151木柔然回复于24天前

项目标题:注意力机制简述及代码实现

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2096117

项目简介:包含CBAM、SE、BAM、Non-local注意力机制模块简介及相应paddle代码实现。

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#150呜呜呜法国红酒回复于24天前

项目标题:PPOCRLabel半自动工具标注自制身份证数据集

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2338420?contributionType=1

项目简介:用PPOCRLabel标注身份证数据集,配合着“基于OCR身份证号码识别全流程” 上一个项目一起使用的

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#149呜呜呜法国红酒回复于24天前

项目标题:基于OCR身份证号码识别全流程

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2397665?contributionType=1

项目简介:用PPOCRLabel标注身份证数据集,且基于PaddleOCR识别身份证上的号码,是配合着下一个项目一起使用的。

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#148188******76回复于25天前

项目标题:3D点云初探:基于全卷积神经网络实现3D物体识别

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2370946

项目简介:基于全卷积神经网络从原始 CAD 数据中学习不同对象类别和任意姿势的复杂 3D 形状的分布。

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#147p15003105118回复于25天前

项目标题:PaddlePaddle助力眼科疾病诊治

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2388925?shared=1

项目简介:以飞桨常规赛PALM眼科挑战赛赛为例,带大家领略AI+医疗

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#146回复于25天前

项目标题:2021中国软件杯——新闻智分系统

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1981601

项目简介:2021中国软件杯A7赛题项目分享,基于PaddleHub通过预训练模型ERNIE-Tiny对整合与爬取的10分类新闻数据集进行微调,并基于PyQt5完成项目可视化界面演示。

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#145回复于26天前

项目标题:“秘隐”-图像隐写系统

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2391070

项目简介:“秘隐”-图像隐写系统,基于隐写算法完成文本信息的隐藏与提取、单张图片的隐藏与提取,并基于PyQt5完成了项目的可视化界面演示。

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#144她小腿好粗吖回复于2021-09-16

只有用户排行榜没有用户搜索栏?

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#143回复于2021-09-14

项目标题:DataJoy练习赛:推特文本情感分类Baseline

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2338115

项目简介:DataJoy练习赛:推特文本情感分类Baseline,基于PaddleHub通过预训练模型的微调完成推特情感分类模型的训练与优化

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#142hrdws回复于2021-09-14

项目标题:论文复现:ProtoNet-小样本分类领域经典之作

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2311489?contributionType=1&shared=1

项目简介:论文复现赛第四期冠军项目:ProtoNet-小样本分类领域经典之作,文献Prototypical Networks for Few-shot Learning

我在AI Studio上获得钻石等级,点亮4个徽章,来互关呀~

https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/527829

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#141kevinsun17回复于2021-09-14

项目标题:【PaddlePaddle+OpenVINO】用PaddeHub的ONNX模型

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2360244

项目简介:PaddlePaddle模型及PaddleHub模型一步转ONNX,基于ONNX快速使用OpenVINO进行推理。兼容性相对更高,且部署环境只需几个pip安装即可。

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#140天璇天枢回复于2021-09-13

项目标题:『开学季』欢迎就读霍格沃茨魔法学校

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2288888

项目简介:魔法学校哪家强?霍格沃茨王中王!AI技术哪家强?北京海淀找飞桨!

我在AI Studio上获得至尊等级,点亮9个徽章,来互粉呀~

https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/347967

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#139深渊上的坑回复于2021-09-12

项目标题:【PaddlePaddle+OpenVINO】垃圾邮件检测部署

项目链接: https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2361110

项目简介:使用OnnxRuntime和OpenVINO部署基于ERNIE-1.0 Finetune的垃圾邮件检测模型

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#138skywalk163回复于2021-09-10

项目标题:零基础飞桨C++(CUDA)自定义算子学习与实践

项目链接: https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1429671

项目简介:根据官网relu算子案例,快速实现一个C++(CUDA)自定义Clip算子。适合零基础新手,只需要进行简单的替换操作和初级的报错调试能力即可。(编译需要在gpu环境下完成)

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