飞桨PaddlePaddle
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PPDE第二季度迎新 | 欢迎22位AI开发者加入飞桨开发者技术专家计划！

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PPDE计划是飞桨开发者技术专家的荣誉认证体系，无论是热爱编程开发的资深程序员、大型技术社区的引领者，还是顶级开源软件的Committer、新兴科技公司创始人或CTO，这些开发者技术专家将通过线上线下等各种形式和广大开发者深度交流、探讨，携手共建飞桨社区。

2022年第二季度，飞桨共迎来22位飞桨开发者技术专家（PPDE），与我们携手共建繁荣、开放的深度学习开源社区，用科技让复杂的世界变得更简单。

飞桨高级开发者技术专家

杨杨

南京理工大学 

教授

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  • 松果基金学者、百度研究院访问学者

  • 飞桨授课老师、飞桨学生暑期夏令营组织者，带领学生基于飞桨打造课程推荐系统、企业推荐模型等多个项目

  • 基于飞桨产出关于弱关联跨模态深度学习相关论文一篇，4篇CCF-A类期刊、会议，1篇CCF-B类期刊

  • 开源PaddleMM套件

    https://github.com/njustkmg/PaddleMM

  • 在飞桨开发者说专栏分享跨模态深度学习相关研究

周景博

百度研究院 

资深研究员

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  • 现任商业智能实验室资深研究员，主要从事数据挖掘和机器学习相关的研究和应用工作，包括时空数据挖掘、深度几何学习和知识图谱等

  • PaddleSpatial技术负责人https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpatial

  • WAVE SUMMIT 开源论坛分享《深度学习与时空大数据结合，助力智慧城市发展》等

  • 飞桨黑客马拉松出题人兼技术指导，在黑客马拉松项目中参与直播，介绍PaddleSpatial的基本功能和应用实例

  • 基于飞桨产出论文多篇，发表在计算机顶级会议和期刊上，包括KDD、AAAI、Nature Machine Intelligence等

朱欤

百度视觉技术部

资深研究员

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  • 开源项目PaddleViT发起人、作者，在Github Stars 800+，多次登上PapersWithCode和github的Trending榜

  • 基于PaddleViT项目研发的算法获得计算机视觉顶会CVPR22 ABAW比赛第三名（比赛算法有一篇CVPR workshop论文发表）

  • 担任飞桨开发者活动《从零开始学视觉Transformer》、《图像分割7日打卡营》、《飞桨论文复现打卡营》、《全国人工智能师资培训》《百度飞桨启航菁英计划》讲师

飞桨开发者技术专家

（PPDE）

饶玉田

京北方信息技术股份

有限公司

架构师

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  • 打造PaddleOCR的C#部署工具并开源,以及基于PaddleOCR的C++示例修改而成的C++版OCR识别SDK，通过开发者说专栏进行布道分享

  • 基于PaddleOCR打造京北方OCR识别工具，包括票据图像处理模块、票据类型识别模块、验证码识别、OCR深度识别引擎以及相关辅助功能（包含模板制作工具、模板调优工具、深度学习训练工具），通过C++的SDK库，为其他开发语言提供桥梁，让更多的语言能够使用PaddleOCR

赵慧琳

    武汉理工大学 

    硕士在读

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  • PaddlePaddle代表贡献者

  • 撰写开源项目《昇腾杯-变化检测赛道复赛方案分享——PaddleCD》《基于paddleSeg的自定义遥感数据语义分割——以DLRSD为例》《ConvNext 在PaddleClas、Seg、Det中的应用》《遥感影像数据集汇总》《COCO目标检测数据集工具》等

李双良

中国地质大学（武汉）

硕士在读

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  • 基于飞桨撰写论文《Unmixing based PAN guided fusion network for hyperspectral imagery》

  • 担任飞桨开发者说栏目分享嘉宾，通过直播、文章等形式分享《基于飞桨实现高光谱影像和全色影像融合》

洪力

浙江工商大学 

本科在读

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  • 撰写《动漫线稿上色》《衣服生成项目》《语句生成之胡编乱造哲理和爱情生成器》等开源项目

  • 撰写飞桨开发者说栏目文章《AI服装生成，帮你完成服装设计的最后一步》

刘奇鹏

上海鲸鱼机器人科技

有限公司

高级AI算法工程师

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  • 发布第十六届、第十七届全国大学生智能汽车竞赛百度智慧交通赛项视频

  • 撰写开源项目《车道路面标志识别和侧面实物识别》《基于飞桨架构的车道识别与定位算法(多层卷积处理)在百度Edgeboard上的部署和应用》等

鲍然

南大和南理工

联合培养

硕士在读

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  • 开发多模态工具包PaddleMM

  • 基于飞桨复现《Efficient Low-rank Multimodal Fusion with Modality-Specific Factors》

  • 撰写飞桨开发者说栏目文章《多模态学习研究及PaddleMM解析》

熊兵

武汉理工大学

本科在读

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  • 作为讲师参与领航团分享活动4次，担任武汉理工大学团长

  • 撰写开源项目《智能车完全模型组从零带你部署Edgeboard》《RegSeg:重新思考空洞卷积| 超越DeepLab、BiSeNetv2》《DDRNets:高效实时车道分割算法》等

张轶

中南大学

博士在读

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  • 研究方向：遥感影像与文档图像的信息提取与图像重建

  • 参加百度网盘手写文字擦除与文档图像阴影消除比赛，获取优异名次

  • 撰写开源项目《PaddleRS 手把手教你PaddleRS实现变化检测》《基于PaddleGAN与PaddleRS的建筑物生成》等

朱嘉辉

上海理工大学

硕士在读

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  • 撰写开源项目《NAACL2022 机器同传 PaddlePaddle方案》《基于PaddlePaddle的ConvS2S论文复现》《基于飞桨复现MLP-Mixer》

韩天啸

浙江大学

博士在读

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  • 撰写开源项目技术文章《PaddlePaddle、PaddleDetection和PaddleSeg的上手体验》

  • 在杭州飞桨领航团Meetup担任分享嘉宾，分享《深度学习模型的软硬件联合优化方法》

  • 担任飞桨开发者说栏目分享嘉宾，直播分享《基于AI的语义通信：6G中通信架构的范式转移解析》

陈曲

百度

高级研发工程师

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  • 撰写技术文章《连续动作空间上求解RL》《论文解读之Representation Flow for Action Recognition》等

  • 在论文复现营担任课程讲师，分享《论文解读之StarGAN v2》内容

刘辰

天津大学

本科在读

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  • 负责BILS，Baidu intelligent labeling system智能标注软件的开发，提供Ma-Net模型pr，参与EIVideo软件的开发

李永超

无锡芯享信息科技

有限公司

资深算法工程师

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  • 技术方向：机器学习，计算机视觉

  • 现为无锡飞桨领航团团长，多次组织并使用飞桨进行线下技术分享，参与共建《飞桨智能制造系列大课》

  • 积极活跃于飞桨文档的评估和优化工作，加入PFCC小组，累积完成100多篇的文档评估和修复等工作

王思其

百度

算法工程师

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  • 撰写开源项目《脑CT切片脑出血分类方案（超越RSNA-IHD竞赛Top1)》《基于飞桨复现目标检测算法yolox》

  • 担任飞桨开发者说栏目、上海飞桨领航团分享嘉宾，分享《基于飞桨复现目标检测算法yolox》《基于Transformer实现更精准的脑出血多标签分类》等内容

陈祥波

同济大学

硕士在读

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  • 百度飞桨论文复现赛8项冠军

  • 为PaddleSeg开源建设做出贡献

  • 撰写开源项目《基于体素的3D目标检测网络：VoxelNet》《简单有效的人体姿态估计：Sample Baseline(ECCV 2018)》《论文复现:基于Paddle复现Rethinking BiSeNet》

林漫晖

百度

研发工程师

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  •  开源项目《第十一届 “中国软件杯”百度遥感赛项：变化检测功能》

  •  SIG contributor，PaddleRS主要成员，增加变化检测模型、对多任务变化检测模型的支持、CDDataset对标签进行归一化的功能

  • 为目标检测、图像分割、地物分类、变化检测增加从数据下载到模型训练的教程，增加模型导出和Python部署相关代码等

范致远

中科院自动化所 

实习研究员

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  • 撰写开源项目《局部敏感哈希原理解读》《基于RocketQA的文本搜索系统》

  • 参与飞桨GitHub代码建设，为PaddleNLP、awesome-DeepLearning提供PR

  • PPSIG Docs contributor，参与《动手学深度学习》paddle版本的编写（第15章自然语言处理）

高崧淇

西南大学 

本科在读

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  • 撰写开源项目《协同推理：基于飞桨复现NCR模型》

  • 参与飞桨GitHub建设， Paddle 中新增ZeroPad2d、sparse elementwise算子等

谢飞

中国财产再保险

有限责任公司

高级承保师

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  • 百度AICA项目四期班学员

  • 在AI快车道等活动担任讲师，分享《新能源汽车火灾隐患检测》等内容

  • 依托飞桨发表SCI顶刊论文《Research on controllable deep learning of multi-channel image coding technology in Ferrographic Image fault classification》

PPDE计划将继续向全球应用飞桨的技术极客、开源项目贡献者、高校教授、技术博主、畅销书作家等技术人才发出邀请，在这里与高手交流、解锁项目支持、参与培养计划，与飞桨共同成长！

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