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1.pp基金理财国家认可吗？
2.安卓端部署PPOCR的模型ncnn模型——模型部署
3.深度学习并行训练算法一锅炖: DDP, TP, PP, ZeRO
4.代码用PP-Yoloe跟踪水下游动的鱼类，实现智慧渔业！源码
5.pp建模是模型什么意思？
6.更加强大的语义分割模型：PP-LiteSeg
pp基金理财国家认可吗？
PP基金是基于债权转让的自动交易服务，每天通过智能模型组合上百家平台的源码上千份债权，并将债权组合在用户间进行转让，模型为理财用户创造收益的源码ok28源码同时，最大限度分散风险。模型
PP基金拥有ICP证、源码诚信品牌企业、模型互联网金融资质等荣誉。源码其实，模型国家早就认可pp基金了！源码
安卓端部署PPOCR的模型ncnn模型——模型部署
在安卓端部署PPOCR的ncnn模型主要涉及模型转换和部署两个阶段。本文将重点介绍模型部署环节，源码模型转换相关步骤可参考另一篇文章。模型模型部署即通过ncnn框架编写代码，使模型能在终端应用中进行推理与调用。本篇主要针对安卓端的OCR模型部署进行阐述。
部署核心框架ncnn，需先下载、编译库并整合至安卓工程中。具体操作流程可查阅另一篇文章：《手写数字识别全流程详解——模型在Android端的部署》。
部署过程正式开始。
文本检测模型的输入预处理至关重要。通常采用变换方式以适应模型输入要求，此操作相对简单但可能影响图像比例，特别是在图像尺寸较小的场景下，可能会降低文本区域的检测精度。为改善此问题，当前研究了通过边缘扩展保持原图比例的方法。关键代码如下：
模型推理与输出后处理是模型部署的关键步骤。单通道二维矩阵转换为文本四边形区域顶点坐标，vc mfc画图 源码最终封装为结果信息。
在字符识别模型中，模型输入预处理同样需遵循特定规则，处理方法依据于模型设计与训练需求。模型推理后，通过特定算法将输出转化为可识别的文本信息。结果信息同样需要进行封装，以适应后续应用需求。
全流程示例图示以身份证号码识别为例，清晰展示模型部署过程。
模型测试与性能评估是确保部署成功的关键环节。进行精度测试时，需选择合适的测试素材与评价标准。模型部署相关问题，如预处理与后处理方式的选择，直接影响性能与精度。在特定场景下，模型性能测试表现可能异常，需深入分析原因并优化。
在进行模型部署时，参考上述内容，结合实际应用需求，合理选择部署框架与优化策略，确保模型在安卓端高效稳定运行。
深度学习并行训练算法一锅炖: DDP, TP, PP, ZeRO
本文将深入探讨几种流行的深度学习并行训练算法，包括Data Parallelism (DP), Pipeline Parallelism (PP), Tensor Parallelism (TP), 以及Zero Redundancy Data Parallelism (ZeRO)。首先，我们从ColossalAI论文出发，该框架开源支持这些并行训练：github.com/hpcaitech/Co...并行训练方法详解
在介绍这些方法之前，我们先澄清几个关键概念。深度学习训练中，python 网站监控 源码模型参数分为model data（如模型权重）和non-model data（如中间特征值）。Data Parallelism (DP)
DP是基础，每个设备上都有完整模型的复制，数据独立处理，但需定期同步梯度。当模型过大无法容纳在单GPU时，就催生了其他并行策略。Model Parallelism (MP)
Pipeline Parallelism (PP)：将模型按层划分，每个GPU处理部分层，通过减少bubble time来优化。
Tensor Parallelism (TP)：分为1D、2D、2.5D和3D，根据模型权重的维度进行划分，以降低内存需求和通信开销。
Sequential Parallelism (SP)
针对non-model data（如activations）的内存瓶颈，SP如DARTS和Transformer训练中的长序列处理提供解决方案，通过并行处理中间特征值。Zero Redundancy Data Parallelism (ZeRO)
ZeRO优化了模型状态内存，通过减少数据冗余，每个设备只负责一部分数据更新，虽然增加了通信，但通过合理的划分策略可以有效降低开销。 更多详细信息可参考原论文和相关博客，如需合作或讨论，欢迎通过邮箱 marsggbo@foxmail.com 联系。代码用PP-Yoloe跟踪水下游动的鱼类，实现智慧渔业！
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基于飞桨的智慧渔业捕捞计数装置，本文将详细介绍使用PP-Yoloe算法实现对水下游动鱼类的pb怎么调试源码跟踪，提升渔业智慧化水平。
首先，我们引入了FishDataset作为数据集，其路径位于/home/aistudio/work/FishTracking/dataset/FishDataset。
接下来，正式开始训练过程。在准备工作完成后，我们将专注于模型训练。使用预测模型输出结果在work/FishTracking/output/ppyoloe_plus_crn_s_e_voc/。
特别注意，ReID模型训练在Paddle2.1上存在测试报错，当前仅支持使用动态图模式在Paddle2.0上进行训练。
配置文件fish_detection.yml中，包含了训练所需参数，如base_lr, schedulers, PPYOLOEHead配置等。训练指令为：python train.py --config /home/aistudio/work/FishTracking/configs/ppyoloe/voc/ppyoloe_plus_crn_s_e_voc.yml
对于ReID模型的训练，使用指令：python train_embedding_model.py --data-dir [reid数据集根目录] --lr [学习率，默认为0.] --epochs [训练轮数] --batch-size [批次大小] --save-dir [模型保存路径，默认为/output/reid_model]
在模型预测阶段，确保生成的视频路径为mp4格式，并进行可视化，以检验模型效果。指令如下：[预测结果可视化指令]
至此，智慧渔业中使用PP-Yoloe跟踪鱼类的全过程结束，期待这一技术为渔业管理带来实质性的改进。
pp建模是什么意思？
pp 建模是一种创建虚拟三维模型的工具和方法。pp 建模可以使用计算机辅助设计（CAD）软件，创建 3D 模型、动画、游戏和图形等内容，以便更好地模拟和展示真实世界的支付源码带后台物体、场景和过程。pp 建模有助于提高设计效率和准确性，使艺术和科学更加创新和有趣。
pp 建模是一种重要的数字化技术，可以用于多种不同的应用。例如，在工业生产中，pp 建模可用于设计和制造机械零件、汽车部件、电子设备和航空太空器构建等；在医疗健康领域中，pp 建模可以用于手术模拟和医疗装置设计；而在娱乐和文化领域中，pp 建模可用于**制作、动画、游戏等。
pp 建模的应用前景十分广泛，未来的发展空间也非常大。尽管 pp 建模仍然有一些局限，例如需要高端计算机或 GPU 加速等，但随着技术的发展和硬件的升级，这些问题也将逐渐解决。pp 建模的未来前景也将随着科学技术的发展和人类需求的不断变化而不断演进，为人们带来更多的便利和创新。
更加强大的语义分割模型：PP-LiteSeg
Peng J, Liu Y, Tang S, et al. PP-LiteSeg: A superior real-time semantic segmentation model[J]. arXiv preprint arXiv:., .
语义分割方法在现实世界的应用需求很高。尽管深度学习在语义分割领域取得了显著进展，但实时性能仍有待提高。为此，本文提出了一种新颖的轻量级模型——PP-LiteSeg，旨在进行实时语义分割。该模型的核心创新包括：灵活轻量级解码器（FLD），它减少了传统解码器的计算成本；统一注意力融合模块（UAFM），通过空间和通道注意力融合模块生成权重，实现输入特征的融合；以及简单的金字塔池模块（SPPM），以较低的计算成本聚合全局上下文。广泛的评估表明，PP-LiteSeg在精度和速度之间取得了最佳平衡。具体而言，在Cityscapes测试集上，PP-LiteSeg在NVIDIA GTX Ti上的推理速度达到.6FPS时，获得了mIoU指标的高分；在相同硬件环境下以.6FPS的推理速度下，PP-LiteSeg同样表现出了出色的分割精度。
Sec 背景介绍
语义分割旨在准确预测图像中每个像素的标签，应用广泛，包括医学图像、自动驾驶、视频会议、半自动标注等领域。随着深度学习的显著进步，基于卷积神经网络的语义分割方法不断涌现，如FCN、PSPNet和SFNet等，这些方法在精度上取得了显著提升。然而，这些模型的计算成本较高，不适合实时应用。为解决这一问题，ESPNetV2、BiSeNetV2和STDCSeg等模型提出了轻量级设计，以提升计算效率。但它们在精度与速度之间仍难以取得理想的平衡。
在本文中，我们提出了一种定制的实时网络PP-LiteSeg，它包括三个模块：灵活轻量级解码器（FLD）、统一注意力融合模块（UAFM）和简单的金字塔池模块（SPPM）。这些模块的设计旨在优化计算复杂度，同时提高分割精度。
Sec 相关研究
语义分割领域的深度学习方法经历了显著发展，从FCN到后续的PSPNet、SFNet等。这些方法通过金字塔池化模块聚合局部和全局信息，以提高分割精度。同时，轻量级模型设计、双分支架构、提前降采样策略、多尺度图像级联网络等技术被用于满足实时应用的需求。特征融合模块，如BiSeNet中的BGA模块、DFANet中的阶段级和子网级融合，以及SFNet和AlignSeg中的注意力融合模块，是提高分割精度的关键。
Sec 所提方法
本文提出的方法包括灵活轻量级解码器（FLD）、统一注意力融合模块（UAFM）和简单的金字塔池化模块（SPPM）。FLD通过减少通道数量、增加特征空间尺寸，实现了解码器的高效设计。UAFM通过生成权重，有效融合空间和通道注意力，加强特征表示。SPPM以较低的计算成本聚合全局上下文，进一步提升模型性能。
Sec 实验结果
在Cityscapes和CamVid数据集上，PP-LiteSeg展现了其在精度与速度之间的最佳平衡。在Cityscapes测试集上，PP-LiteSeg在.6FPS时获得mIoU指标的高分；在.6FPS时，同样表现出了出色的分割精度。实验结果证明了PP-LiteSeg在实时语义分割任务中的卓越性能。
Sec 结论
本文通过提出PP-LiteSeg，一个为实时语义分割优化的模型，展示了在计算效率和分割精度之间取得的平衡。该模型通过新颖的模块设计，包括灵活轻量级解码器、统一注意力融合模块和简单的金字塔池化模块，实现了高效实时处理与高精度分割的双重目标。未来工作将探索将此方法应用于更多任务，如匹配和交互式分割。
PP-Matting: AI高精度图像前景Matting，让抠图轻而易举
PP-Matting，百度开源的Matting模型，提供高精度、自然的图像抠图体验。相较于分割，Matting返回前景与背景概率P，实现平滑过渡效果，显著提升抠图自然度。
PP Matting采用无三分图架构，融合高分辨率细节分支（HRDB）和语义上下文分支（SCB），确保细节精确预测和全局语义理解。HRDB在保持特征分辨率下提取细粒度前景，SCB通过语义分割增强上下文信息，减少局部歧义。
PP Matting架构由共享编码器支持的两个分支组成：SCB和HRDB，SCB利用金字塔池模块（PPM）加强语义上下文，引导流策略辅助HRDB预测细节。此模型在线运行于Google colab或百度开发的colab环境，使用PaddlePaddle运行Python代码。
为了应用PP Matting，首先克隆PaddleSeg工程，模型集成其中。安装第三方库后，通过运行PaddleSeg代码开始。下载预训练模型并上传，执行Matting操作。官方例子使用单人照片，实际应用中，模型同样适用于多人图像，保持人物完整分割，但可能保留部分非目标物体，如桌子。
PP Matting与其他图像分割技术，如RVM和MediaPipe Selfie Segmentation，共同构成人工智能领域抠图解决方案。RVM利用循环神经网络在视频流中实现实时、高清抠图，而MediaPipe Selfie Segmentation则在移动端提供实时人物分割功能。通过自行对比代码，评估速度、精度和最终效果，选择最适合应用需求的模型。
手把手跑通PP-Human
感谢百度团队开源pp-human，项目地址请查阅。
官方文档提供了详尽的指南，本文以官方文档为参考，进行了一次完整的pp-human跑通流程记录。
基础环境配置要求pp-human依赖PaddlePaddle框架和PaddleDetection项目，此外还需安装一些常用库，如opencv等。安装方式有使用anaconda虚拟环境或docker。
使用anaconda虚拟环境的步骤包括：创建名为pphuman的虚拟环境，安装PaddlePaddle框架（CPU版或GPU版），并安装PaddleDetection项目。
在GPU版安装中，先安装cuda.1和cudnn7.6.5，然后安装gpu版本的PaddlePaddle。
测试PaddlePaddle安装成功后，继续安装PaddleDetection依赖。
使用docker安装需确保docker已安装，然后拉取PaddleDetection镜像。
运行测试包括跑通行人检测、行人跟踪、行人属性识别以及行为识别模型。
具体步骤涉及下载模型权重、选择包含行人或视频、运行检测或跟踪脚本，最后生成结果文件。
所有模型在输出路径下生成结果文件，用于验证模型的正确运行。
后续计划包括将所有相关模型导出为onnx文件，以便在onnxruntime或tensorrt中运行，并根据需要对每个模块进行定制以应用于个人项目。
至此，pp-human的跑通流程完成，后续工作将专注于模型优化与应用。