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使用PaddlePaddle进行前沿深度学习研究
资源介绍
研究
发布基于飞轮的前沿研究工作，包括CV，NLP，KG，STDM等领域的顶会论文和比赛冠军模型。
目录
计算机视觉
任务类型
目录
简介
论文链接
图像检索
基于GNN的快速图像检索。
车流统计
AICITY2020车流统计竞赛数据集A TOP1方案。
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车辆再识别
给定目标车辆，在检索库中检索同id车辆，支持多种特征子网络。
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车辆异常检测
在监控视频中检测车辆异常情况，例如车辆碰撞，失速等。
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医学图像分析
任务：在AS-OCT图像的公共数据集上进行闭角类型分类和巩膜突点定位；相应模型：对应以上各任务的替代模型。
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光流估计
基于金字塔式处理，逐层学习细部光流，设计代价容量函数三原则的CNN模型，用于光流估计。
语义分割
针对多个数据集的图像语义分割模型的实现，包括Cityscapes，Pascal Context和ADE20K。
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轻量化检测
百度之星轻量化检测比赛评估工具。
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地标检索与识别
基于检索的地标检索与识别系统，支持地标型与非地标型识别，识别与检索结果相结合的多重识别结果投票和重新排序。
图像分类
模型利用重定义网络（URNet）