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1.什么是PaddlePaddle

PaddlePaddle,中文名“飞桨”,是百度自主研发的集深度学习核心框架、工具组件和服务平台为一体的技术领先、功能完备的开源深度学习平台,有全面的官方支持的工业级应用模型,涵盖自然语言处理、计算机视觉、推荐引擎等多个领域,并开放多个预训练中文模型。其是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。

PaddlePaddle不仅包含深度学习框架,还提供了一整套紧密关联、灵活组合的完整工具组件和服务平台(图4-20),有利于深度学习技术的应用落地。

图4-20　PaddlePaddle工具组件和服务平台

PaddlePaddle提供70多个官方模型(图4-21),全部经过真实应用场景的有效验证。基于百度多年中文业务实践,提供更懂中文的NLP模型;同时,开源多个百度独有的优势业务模型及国际竞赛冠军算法。

图4-21　PaddlePaddle官方模型

2.PaddlePaddle的应用

(1)PaddleClas助力医疗(www.xing528.com)

PPDE(飞桨开发者技术专家)韩霖使用PaddleClas图像分类套件对新冠肺炎、其他病毒性肺炎和正常人三个类别的CT扫描进行了分类,最终在测试集图像上达到了97%的准确率,可为临床提供辅助参考(图4-22)。

图4-22　PaddlePaddle在医疗中的应用

(2)PaddlePaddle助力能源电力

广东电科院能源技术公司利用PaddlePaddle深度学习平台为自主研发的变电站智能巡检机器人提供视觉赋能,实现对变电设备的准确检测与分析,让原有单次6小时的人工现场巡视由机器人替代,极大地降低了运维成本,提高了巡视工作的智能化水平(图4-23)。

图4-23　PaddlePaddle在能源电力中的应用

(3)PaddlePaddle助力目标检测

PPDE梁瑛平在PaddleDetection提供的YOLO v3预训练模型的基础上进行二次开发,实现车辆检测,并使用X2Paddle将PyTorch模型进行转换,实现车辆颜色、类型和朝向的识别,实现简单的交通违章逆行车辆的检测。经测试,其可以准确检测道路车辆情况,检测速度在显卡配置为1 050 TI下为11.4帧/s(图4-24)。

图4-24　PaddlePaddle在交通中的应用