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基于Unet模型实现脊柱CT定位（中）目前AIstudio已经有许多基于Unet的分割项目，本项目在主要介绍分割网络的另外的应用场景，希望对大家的研究有所启发。

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基于百度飞浆PaddlePaddle的图像分割学习心得学习的步骤：a.百度AIStudio平台上notebook的使用规则；b.PaddlePaddle的建构神经网络模型的基本流程与所需调用的基本函数，

使用PaddlePaddle可以直接调用百度AIStudio里的一些资源（包括GPU、预训练权重之类的），而且说明文档、社区都是中文的，比较友好；而PyTorch在Github有更多的代码与资源，两者配合使用是比较香的

错误今天在AIStuido上训练PaddleDetection项目的时候报出了如下错误：2020-09-2714:35:18,743-INFO:Decompressing/home/aistudio/.

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输出多看官方文档和里面的例子【参考：模型训练、评估与推理-使用文档-PaddlePaddle深度学习平台】项目一本项目来源于：【参考：『NLP经典项目集』02：使用预训练模型ERNIE优化情感分析-飞桨AIStudio

本次课程基于百度AIstudio，主要是图神经网络方面的快速入门。

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基于Paddle框架学习，aistudio课程即可学习。此次记录课程中vit模型全流程、deit算法的学习内容一、VIT模型全流程在之前的课程内容，基本把VIT的结构模块学习完成。结构如下图所示。

百度BML&飞桨训练营（十二）【paddle-NLP】评论观点抽取和属性级情感分析点击Notebook，创建“NLP通用”填写任务信息下载数据集和相关依赖文件至本地下载链接：https://aistudio.baidu.com

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没有GPU，如何训练自己的目标检测算法B站视频教学很多初学者想要尝试学习深度学习的时候苦于没有相应的GPU资源，而使用CPU训练任务效率又太低，所以本节内容教大家如何使用在线的免费GPU学习平台，在Aistudio

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1项目概述1.1原始项目简介本项目基于百度AIStudio课程【手把手带你零基础入门深度学习-2.0版本】中课节12的内容——目标检测YOLOv3算法和AI识虫比赛改编。

首先说一下学习支出成本都是0，视频、文档、代码、数据集、运行环境什么的，百度的aistudio全是配套的，在现在这个知识超付费的年代，真的是良心了。