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|零门槛的AI开发课程！2020 WAIC开发者日百度公开课核心干货( 四 )


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当然超轻量模型 ， 模型本身小的话 ， 效果上面不是非常的理想 。 所以开发者又进一步发布了基于 ResNet 系列通用中文 OCR 识别模型 ， 这个模型是比超轻量级模型有更好的效果 。
PaddleOCR 的 github 地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
接下来简要介绍一下飞桨在其他视觉任务上的套件 。 首先看一下图像分割套件 ， PaddleSeg 。 和 PaddleDetection 一样 ， PaddleSeg 从数据算法的支持 ， 包括训练优化等方面其实是非常完备的 ， 包括工业级部署 ， 到一些实际案例等 ， 都提供了很多的支持 。 通过这个图可以看到和 PaddleDetection 一样 ， 有强大的部署能力 。
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针对模型压缩飞桨推出了 PaddleSlim 的模型压缩库 ， 它支持模型的裁剪、量化、蒸馏、搜索等多个方向 。 其主要特色包括三点：
在百度业务中有大量的使用；
用户自己定义的一些模型可以方便地使用它的工具进行模型压缩 ，
在一些标准的 ， 像图像分类、目标检测等这些问题上做了一些比较全的验证 。
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PaddleSeg 的 github 地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg
PaddleSlim 的 github 地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim
飞桨模型库的 github 地址：https://github.com/PaddlePaddle/models
最后 ， 杜宇宁简单介绍了应用案例：无人电力巡检项目 。
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飞桨零门槛 AI 开发平台 EasyDL
接下来 ， 百度 AI 技术生态部高级产品经理子季和百度 AI 与数据平台部资深研发工程师赵云进行了零门槛 AI 开发平台 EasyDL 的技术实践分享 。
随着人工智能技术在各行各业的落地应用 ， AI 模型的定制开发需求也越来越普遍 。 一个定制模型的开发 ， 往往涉及由诸多模块组成的复杂机器学习系统 ， 包括从数据采集、数据标注、特征提取、模型训练 ， 到训练资源的管理、流程管理工具、模型效果评估等等 ， 最终还包括预测服务的部署、预测服务监控等 。 EasyDL 定位为零门槛 AI 开发平台 ， 就是为了解决各行各业在 AI 落地应用中的此类问题 。
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EasyDL 整体思路与产品架构 。
上图展示了 EasyDL 的整体思路与产品架构：在「输入部分」 ， 企业开发者能够输入图片、文本、视频、音频各类数据集 ， 通过 EasyDL 平台进行加工、学习、部署和服务之后 ， 即可完成最终所需的 AI 预测服务输出 ， 比如公有云 API 的形式、设备端 SDK 的形式、软硬一体的形式或者本地服务器部署的形式 。 在这样的大框架里面 ， EasyDL 把最复杂的模块封装在一个简单的系统操作平台上 ， 让 AI 落地应用的门槛变得更低 。
面向不同 AI 基础的用户、不同行业的用户 ， EasyDL 也推出了不同的版本 。 算法基础较为薄弱的 AI 初学者 ， 可使用 EasyDL 经典版 ， 其定位为零算法基础定制高精度 AI 模型 ， 能够实现快速落地应用；专业的算法工程师、开发者 ， 可使用 EasyDL 专业版 ， 专业版是一个可编程、深度开发 AI 模型的开发平台 ， 能满足进一步调参需求；同时为了解决行业里面的难题 ， EasyDL 也推出了行业版本 ， 比如目前的 EasyDL 零售版 。


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