PaddleSeg

　　机器之心整理 　　 参与：蛋酱、小舟 　　 一堂为期三小时的手把手 AI 开发教学课程，让开发者学到了什么？ 　　 　　2020 年，人工智能技术进入商业化落地的全新阶段。对于入门不久的初级开发者或者转型中小企业来说，如何最轻松、最高效地进行 AI 开发和部署？ 　　2020 世界人工智能大会云端峰会是由上海市政府打造的国际顶级人工智能会议，于 7 月 9 日正式开幕。「开发者日」作为 WAIC 云端峰会主题论坛及特色活动，也是 WAIC 期间唯一面向 AI 开发者的专业活动。 　　在 7 月 11 日上午举行的 2020 WAIC「开发者日百度公开课」上，机器之心联合百度为开发者们提供了一堂 3 小时极致学习课程，来自百度 AI 的四位工程师为大家带来了从 NLP、CV 到零门槛 AI 开发平台 EasyDL 的实战经验分享。 　　本文对此次公开课的核心内容进行了整理，感兴趣的小伙伴可通过文后视频学习。 　　 如何使用 UNIT 搭建智能对话系统 　　首先是百度资深研发工程师、UNIT 平台的技术负责人孙叔琦讲述「如何使用 UNIT 平台搭建智能对话系统」。 　　 1.UNIT 平台技术与服务全景 　　 　　UNIT 平台技术与服务全景。 　　最底层的核心技术平台包含了知识建设与管理能力、预置技能与资源、核心任务式理解、对话系统框架层面的技术，以及语音和语义一体化集成技术

一堂为期三小时的手把手 AI 开发教学课程，让开发者学到了什么？ 2020 年，人工智能技术进入商业化落地的全新阶段。对于入门不久的初级开发者或者转型中小企业来说，如何最轻松、最高效地进行 AI 开发和部署？ 2020 世界人工智能大会云端峰会是由上海市政府打造的国际顶级人工智能会议，于 7 月 9 日正式开幕。「开发者日」作为 WAIC 云端峰会主题论坛及特色活动，也是 WAIC 期间唯一面向 AI 开发者的专业活动。 在 7 月 11 日上午举行的 2020 WAIC「开发者日百度公开课」上，机器之心联合百度为开发者们提供了一堂 3 小时极致学习课程，来自百度 AI 的四位工程师为大家带来了从 NLP、CV 到零门槛 AI 开发平台 EasyDL 的实战经验分享。 本文对此次公开课的核心内容进行了整理，感兴趣的小伙伴可通过文后视频学习。 如何使用 UNIT 搭建智能对话系统 首先是百度资深研发工程师、UNIT 平台的技术负责人孙叔琦讲述「如何使用 UNIT 平台搭建智能对话系统」。 1.UNIT 平台技术与服务全景 UNIT 平台技术与服务全景。 最底层的核心技术平台包含了知识建设与管理能力、预置技能与资源、核心任务式理解、对话系统框架层面的技术，以及语音和语义一体化集成技术。在基础平台之上，百度为智能客服、消费电子、企业服务、车载出行等常见的行业场景包装了复用度较高的场景方案

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> PaddleSeg 图像分割库 简介 PaddleSeg是基于 PaddlePaddle 开发的语义分割库，覆盖了DeepLabv3+, U-Net, ICNet, PSPNet, HRNet, Fast-SCNN等主流分割模型。通过统一的配置，帮助用户更便捷地完成从训练到部署的全流程图像分割应用。 特点 安装 使用教程 快速入门 基础功能 预测部署 高级功能 在线体验 FAQ 交流与反馈 更新日志 贡献代码 特点 丰富的数据增强 基于百度视觉技术部的实际业务经验，内置10+种数据增强策略，可结合实际业务场景进行定制组合，提升模型泛化能力和鲁棒性。 模块化设计 支持U-Net, DeepLabv3+, ICNet, PSPNet, HRNet, Fast-SCNN六种主流分割网络，结合预训练模型和可调节的骨干网络，满足不同性能和精度的要求；选择不同的损失函数如Dice Loss, BCE Loss等方式可以强化小目标和不均衡样本场景下的分割精度。 高性能 PaddleSeg支持多进程I/O、多卡并行、跨卡Batch Norm同步等训练加速策略，结合飞桨核心框架的显存优化功能，可大幅度减少分割模型的显存开销，让开发者更低成本、更高效地完成图像分割训练。 工业级部署 全面提供 服务端 和 移动端 的工业级部署能力

本文作者：杨蕊1002 不久前，2019年国际篮联篮球世界杯让这个夏天的尾巴再度燃了起来！男篮在球场上身姿飞腾，让观众不禁拿起手机，疯狂按下快门记录着肆意飞扬的热血现场。输赢不论，那些个定格在镜头中的努力身影，都是一幅幅真实的拼搏模样。而手机里，搭载了AI技术的不同照片处理功能，也为这份记忆增添了不同色彩。9月21日，百度AI快车道将再次来到深圳，这次打算和众多“图像技术”圈的小伙伴们共享福利！ 随着计算机视觉的发展，图像语义分割技术渐入被熟知，而该技术的广泛应用性也越来越备受重视。区别于图像分类与物体检测，图像语义分割的目标是给图像中的每一个像素点都标注一个标签。因此，简单理解就是要把图像中所包含的每个类别，都不多不少的从原图中标注出来——这也表达出人们对于机器在图像处理上的渴望：让计算机理解图像中的每一个像素点的语义信息，从而让计算机像人一样去看图像，理解图像。 作为图像理解的重要基石，图像语义分割技术在自动驾驶系统、无人机应用、工业质检等应用中都有着举足轻重的作用。例如，以往的工业质检环节，大多需要依靠“人眼”进行判断。以一家3C制造工厂为例，一线质检员们对着单个零件，要用细致入微的方式从十多个角度查看，平均每分钟检测19个，一天下来就是一万多个。如此高强度的工作，一方面效率低、成本高、质检质量难以保证;另一方面还容易造成员工疲累、视力损伤等问题。而随着AI向制造业渗透落地

3 月，跳不动了？>>> 课程描述 图像语义分割可以说是图像理解的基石性技术，在自动驾驶系统（具体为街景识别与理解）、无人机应用（着陆点判断）以及穿戴式设备应用中举足轻重。 PaddleSeg是基于百度飞桨深度学习框架实现的 工业级图像语义分割模型库 ，具备高性能、丰富数据增强、工业级部署、端到端体验的特性。目前已经覆盖了DeepLabv3+、U-Net、ICNet三套主流分割模型，并内置了 ImageNet、COCO、CityScapes 等数据集下的 15 个预训练模型，满足不同场景下的不同精度需求和性能需求！ 百度视觉技术部资深研发工程师为你详解PaddleSeg技术要点及应用案例剖析。 明星讲师 课程目标 适合深度学习一年以上，CV方向的研发人员 课程列表 【飞桨图像分割库PaddleSeg】 飞桨全景介绍 图像分割任务及解决方案 PaddleSeg全景介绍 PaddleSeg应用场景 【PaddleSeg深度技术解读及实战应用分享】 分割任务解决方案设计 图像分割案例讲解：人像分割/车道线分割 图像分割进阶：实例分割/视频分割 图像分割应用案例 【基于DeepLabv3+模型的应用实战-人像分割】 参考资料 项目地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg 15 个预训练模型：https://github.com

民以食为天，食以农为本，而农业的根本，在于农田。 有这样一群人，和农田打了一辈子交道。张磊是一名农场主，每到冬天，他家上千亩农田都会种上冬小麦。播种后的一周里他每天都要走上几万步路巡视农田查看小麦的出苗情况，遇到刮风下雨的天气他还会多巡视几遍，工作辛苦枯燥。 出苗之后，冬小麦到了返青、拔节、出穗、乳熟、成熟等关键生育期时候，巡田工作还会加倍。田是巡了，但是作物生长是否健康，只能依靠他的经验来判断。有时候看走“眼”，一大片的作物就可能废了。 在这个科技蓬勃发展的时代，他的生活里还有不少“靠天吃饭”的情况。 今年冬天，中科赛诺团队带来了一款APP——新农业家，农户在APP上就能得到种植地块信息、农作物生长情况图，更早更及时地知道作物生长情况，从而制定应对策略。通过结合中科赛诺的遥感技术和百度飞桨（PaddlePaddle）的深度学习技术，许多农户、农技专家足不出户，通过中科赛诺新农业家APP就能随时掌握天气变化数据、市场供需数据、农作物生长数据，准确判断农作物是否该施肥、浇水或打药，不仅能避免因自然因素造成的产量下降，而且可以避免因市场供需失衡给农民带来经济损失。 当耕地识别遇到AI，“地脸识别”解放工作者 构建中科赛诺新农业家APP丰富的智能农业功能的基础在于——地块管理，也就是解决农户种植过程中的第一步：知道自家的田地在哪儿、有多大面积、种植了什么作物等。