12导联10秒静态心电图数据

X2Paddle is a toolkit for converting trained model to PaddlePaddle from other deep learning frameworks. 支持主流深度学习框架模型转换至PaddlePaddle（飞桨）

自行编译的Paddle的TX2的Python安装包，要安装numpy1.18.5

PPASR中文语音识别（最终级）模型（大数据集训练的），源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/PPASR

PPASR中文语音识别（进阶级）模型（aishell数据集训练的），源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/PPASR/tree/%E8%BF%9B%E9%98%B6%E7%BA%A7

研究 发布基于飞轮的前沿研究工作，包括CV，NLP，KG，STDM等领域的顶会论文和比赛冠军模型。 目录 计算机视觉 任务类型 目录 简介 论文链接 图像检索 基于GNN的快速图像检索。 车流统计 AICITY2020车流统计竞赛数据集A TOP1方案。 -- 车辆再识别 给定目标车辆，在检索库中检索同id车辆，支持多种特征子网络。 -- 车辆异常检测 在监控视频中检测车辆异常情况，例如车辆碰撞，失速等。 -- 医学图像分析 任务：在AS-OCT图像的公共数据集上进行闭角类型分类和巩膜突点定位；相应模型：对应以上各任务的替代模型。 -- 光流估计 基于金字塔式处理，逐层学习细部光流，设计代价容量函数三原则的CNN模型，用于光流估计。 语义分割 针对多个数据集的图像语义分割模型的实现，包括Cityscapes，Pascal Context和ADE20K。 -- 轻量化检测 百度之星轻量化检测比赛评估工具。 -- 地标检索与识别 基于检索的地标检索与识别系统，支持地标型与非地标型识别，识别与检索结果相结合的多重识别结果投票和重新排序。 图像分类 模型利用重定义网络（URNet）

将最新的PaddleOCR部署到windows10上面，并且连同环境一起，打包成exe程序，打开直接运行，并且是做成web服务的方式，在浏览器里面输入http://localhost:18888/docs即可访问

使用深度学习框架完成模型构建有如下两个优势： 1. 节省编写大量底层代码的精力：屏蔽底层实现，用户只需关注模型的逻辑结构。同时，深度 学习工具简化了计算，降低了深度学习入门门槛 2. 省去了部署和适配环境的烦恼：具备灵活的移植性，可将代码部署到CPU/GPU/移动端上， 选择具有分布式性能的深度学习工具会使模型训练更高效。

简体中文 | 简介 ”白嫖“。 本项目旨在： 学习PaddleOCR 让PaddleOCR训练的模型在pytorch上使用 为paddle转pytorch提供参考 TODO 其他文本识别模型: SRN 注意 PytorchOCR由PaddleOCRv2.0动态图版本移植。 近期更新 2021.4.25 更新AAAI 2021论文端到端识别算法PGNet 2021.4.24 更新RARE 2021.4.12 更新STARNET 2021.4.8 更新DB, SAST, EAST, ROSETTA, CRNN 2021.4.3 更新多语言识别模型，目前支持语种超过27种，，包括中文简体、中文繁体、英文、法文、德文、韩文、日文、意大利文、西班牙文、葡萄牙文、俄罗斯文、阿拉伯文等，后续计划可以参考 2021.1.10 白嫖中英文通用OCR模型 特性 高质量推理模型，准确的识别效果 超轻量ptoc

青春有你2图片进行二分类所需的数据集资源，包含label.txt、test.txt、train_list.txt、validate_list.txt、jgp目录