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

paddle的安裝

$ pip install paddlehub

commands:

searchsearch paddlehub pretrained model through model keywords.

servingstart a service for online predicting by using paddlehub.

runrun the specific module.

helpshow help for commands.

showshow the information of paddlehub module.

clearclear all cached data.

listlist all installed paddlehub modules.

versionshow paddlehub』s version. install install paddlehub module.

downloaddownload paddlepaddle pretrained model/module files.

autofinetunefinetune a task by searching hyperparameters automatically.

configconfigure paddlehub.

uninstalluninstall paddlehub module.

測試paddlehub-情感傾向分析senta

import paddlehub as hub

senta = hub.module(name=「senta_bilstm」, version=「1.0
.0」)
res = senta.sentiment_classify(texts=
[「智慧型車真有趣」]
)

交通標誌識別

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交通標誌識別 語句筆記

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交通標誌紅孔檢測法

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