快速体验
安装PaddleHub成功后,执行命令hub run,可以快速体验PaddleHub无需代码、一键预测的命令行功能,如下几个示例:
视觉领域场景体验
- 使用文字识别轻量级中文OCR模型chinese_ocr_db_crnn_mobile即可一键快速识别图片中的文字。
$ wget https://paddlehub.bj.bcebos.com/model/image/ocr/test_ocr.jpg
$ hub run chinese_ocr_db_crnn_mobile --input_path test_ocr.jpg --visualization=True
预测结果图片保存在当前运行路径下ocr_result文件夹中,如下图所示。
- 使用目标检测模型Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB对图片进行人脸识别
$ wget https://paddlehub.bj.bcebos.com/resources/test_image.jpg
$ hub run ultra_light_fast_generic_face_detector_1mb_640 --input_path test_image.jpg
- 使用目标检测模型pyramidbox_lite_mobile_mask对图片进行口罩检测
$ wget https://paddlehub.bj.bcebos.com/resources/test_mask_detection.jpg
$ hub run pyramidbox_lite_mobile_mask --input_path test_mask_detection.jpg
- 使用图像分割模型进行人像扣图和人体部件识别
$ wget https://paddlehub.bj.bcebos.com/resources/test_image.jpg
$ hub run ace2p --input_path test_image.jpg
$ hub run deeplabv3p_xception65_humanseg --input_path test_image.jpg
ACE2P人体部件分割 HumanSeg人像分割
NLP领域场景体验
- 使用词法分析模型LAC进行分词
$ hub run lac --input_text "现在,慕尼黑再保险公司不仅是此类行动的倡议者,更是将其大量气候数据整合进保险产品中,并与公众共享大量天气信息,参与到新能源领域的保障中。"
[{
'word': ['现在', ',', '慕尼黑再保险公司', '不仅', '是', '此类', '行动', '的', '倡议者', ',', '更是', '将', '其', '大量', '气候', '数据', '整合', '进', '保险', '产品', '中', ',', '并', '与', '公众', '共享', '大量', '天气', '信息', ',', '参与', '到', '新能源', '领域', '的', '保障', '中', '。'],
'tag': ['TIME', 'w', 'ORG', 'c', 'v', 'r', 'n', 'u', 'n', 'w', 'd', 'p', 'r', 'a', 'n', 'n', 'v', 'v', 'n', 'n', 'f', 'w', 'c', 'p', 'n', 'v', 'a', 'n', 'n', 'w', 'v', 'v', 'n', 'n', 'u', 'vn', 'f', 'w']
}]
- 使用情感分析模型Senta对句子进行情感预测
$ hub run senta_bilstm --input_text "今天天气真好"
{'text': '今天天气真好', 'sentiment_label': 1, 'sentiment_key': 'positive', 'positive_probs': 0.9798, 'negative_probs': 0.0202}]
除了上述几类模型外,PaddleHub还发布了图像分类、语义模型、视频分类、图像生成、图像分割、文本审核、关键点检测等业界主流模型,更多PaddleHub已经发布的模型,请前往 PaddleHub官网 查看