paddlehub的最大特點就是簡單，幾行**就可以實現非常強大的人工智慧。配合使用fine-tune api，可以基於大規模預訓練模型快速完成遷移學習，讓預訓練模型能更好地服務於使用者特定場景的應用。
pyramidbox是一種基於ssd的單階段人臉檢測器，它利用上下文資訊解決困難人臉的檢測問題。pyramidbox在六個尺度的特徵圖上進行不同層級的**。該工作主要包括以下模組：lfpn、pyramidanchors、cpm、data-anchor-sampling。該paddlehub module的預訓練資料集為wider face資料集，可支援**。
藝術風格遷移模型可以將給定的影象轉換為任意的藝術風格。本模型stylepronet整體採用全卷積神經網路架構(fcns)，通過encoder-decoder重建藝術風格。stylepronet的核心是無引數化的內容-風格融合演算法style projection，模型規模小，響應速度快。模型訓練的損失函式包含style loss、content perceptual loss以及content kl loss，確保模型高保真還原內容的語義細節資訊與風格的風格資訊。預訓練資料集採用ms-coco資料集作為內容端影象，wikiart資料集作為風格端影象。
上圖的左邊是遷移了右邊風格後的。
使用這些簡單的**就可以實現人臉風格遷移，詳細**請移步ai studio,專案主頁。當然，通過修改**也可以增加更加強大的功能。。
至此你已經學會了如何使用paddlehub非常容易的完成了複雜的人工智慧工作：風格遷移。
PaddleHub實現交通標誌識別
完成深度學習的過程一般是這個樣子的 由於資料 模型 和算力的限制，我們很難在短時間內完成乙個快速準確的工程專案，所以我們會採用遷移學習 transfer learning paddlehub完成遷移學習的過程可以被描述為六個步驟 載入資料 載入模型 資料處理 優化策略 執行配置 finetune p...
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PaddleHub使用常見的幾個問題
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