PPSIG携手100 位contributor，共建飞桨开源社区

开源的开放性使得诸多的开发者可以加入其中，自2016年开源以来，飞桨一直致力于建设开源开放的开发者社区，也正是有了众多contributor们的加入，飞桨社区得以不断发展繁荣。

PPSIG已经成立一年了，从最开始的2个小组，到12个小组，一共有100+位Contributors为飞桨社区贡献了100+开源项目，涉及模型复现、文档教程、部署预测、数据集、开发工具等开源贡献，交出了一份硕果累累的答卷。

PPSIG历史贡献速览

①李沐《动手学深度学习》飞桨版：由Docs小组兰元帅、紫涵、李生煜、吴未、范远展、吕坤7位SIG成员贡献，《动手学深度学习》被全球 50 个国家 200 所大学用于深度学习教学,该项目将原书中MXNet代码改为了飞桨实现，方便开发者快速学习。

GitHub项目：

https://github.com/PaddlePaddle/awesome-DeepLearning/tree/master/Dive-into-DL-paddlepaddle

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②PPOCRLabel（首款开源的OCR半自动标注工具）：由Models-OCR小组韩磊、顾茜、董文轩、魏佳隆等SIG成员贡献。内嵌PP-OCR系列模型，实现自动预标注与重新识别功能，标注效率提升60-80%。该软件使用Python3和PyQT5编写，用法非常简单，支持矩形框标注和四点标注模式，导出格式可直接用于PP-OCR检测和识别模型的训练，未来将支持锁定框确定功能。

GitHub项目：

https://github.com/Evezerest/PPOCRLabel

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③FastOCRLabel ：由Models-OCR小组成员包建强贡献，专门为Windows用户设计的开源OCR半自动标注工具。提供矩形标注和四点标注功能，可以批量检测、识别图片，支持一键导出所有标注信息，供PP-OCR训练使用。其前后端分离，前端是基于.NET Winform开发的窗体程序，后端是把PaddleOCR封装成Python Flask服务。后端服务可以搭建在Windows本地，也可以搭建在Linux服务器上。同时，还提供了一台已经搭建该服务的服务器（地址参见readme文件），使用者可以在前端程序设置服务器地址后直接运行。未来将在前端提供更多的推理参数，从而让自动标注更加准确。此外，还会在竖排版古籍领域，增加更多功能。

Gitee项目：

https://gitee.com/BaoJianQiang/FastOCRLabel

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④EISeg（高效智能的交互式分割标注软件）：由PaddleSeg团队联合Models-CV小组韩霖、陈奕舟2位SIG成员贡献，累计下载次数超过了6000+次，该软件涵盖了高精度和轻量级等不同方向的高质量交互式分割模型，方便开发者快速实现语义及实例标签的标注，降低标注成本。EISeg正式发布后，推出的直播讲解倍受开发者欢迎，在B站直播人气峰值破万。

同样在Windows平台，EISeg还提供了基于QPT的可执行程序包，用户无需手动配置环境，双击exe即可快速使用EISeg。

GitHub项目：

https://github.com/PaddleCV-SIG/EISeg

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⑤PaddleX多相机推理演示：由Models-CV小组李康宇、朱玉石、王成3位SIG成员贡献，基于C#开发，可以驱动海康威视黑白相机、basler黑白/彩色相机，获取图像后使用PaddleX深度学习库，实现图像分类、目标检测和语义分割功能。

GitHub项目：

https://github.com/LiKangyuLKY/PaddleXCsharp

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⑥人脸融合：由Models-GAN小组成员吴何聪贡献，人脸融合能力由StyleGAN V2以及新增的Fitting和Mixing模块组成，能够完美融合任意两张，生成新人物的脸，并带有丰富的表情。

GitHub项目：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN/blob/develop/README_cn.md

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⑦飞桨官网应用案例：由Docs小组14位成员为飞桨官网贡献15篇案例教程，内容包含计算机视觉、自然语言处理，时序数据、强化学习等基于飞桨实现的案例，极大的降低了新手入门飞桨的门槛，解决了小白入门难的问题。

传送门：

https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/tutorial/index_cn.html

贡献案例一栏：

  • 基于飞桨框架 AutoEncoder实现时序数据异常检测

  • 基于飞桨框架OCR实现验证码识别

  • 基于飞桨框架transformer实现文本分类

  • 基于飞桨框架DCGAN实现人脸图像生成

  • 基于飞桨框架Sub-Pixel实现图像超分辨率

  • 基于飞桨框架实现关键点检测及应用

  • 基于飞桨框架使用预训练的词向量

  • 基于飞桨框架 fine-tuning的图像分类

  • 基于飞桨框架使用PointNet实现点云分类

  • 基于飞桨框架使用协同过滤实现电影推荐

  • 基于飞桨框架实现强化学习算法Actor Critic Method

  • 基于飞桨框架使用PointNet实现点云分类

  • 基于飞桨框架实现强化学习算法DDPG

  • 基于飞桨框架实现强化学习算法A2C

  • 基于飞桨框架实现热图可视化

⑧AgentOCR：由Plugin成员肖培楷贡献，累计下载量3000+，其使用简单、调用方便并且支持Windows的DirectX加速，甚至不挑显卡，核显也能提取得加速能力！除此之外还包含半自动标注、车牌识别等常见OCR功能，后续仍有公式识别等模型的开发安排，敬请期待！

Github项目：

https://github.com/AgentMaker/AgentOCR

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⑨QPT - Quick packaging tool （快捷封装工具）：由Plugin成员GT、Dango、AP-Kai三名开发者贡献，累计下载量破万，是一款可以“模拟”开发环境的多功能封装工具，只需一行命令即可将普通的Python脚本打包成Windows可一键启动的EXE可执行程序，并且额外对部分深度学习框架增加了CUDA和NoAVX的支持，尽可能兼容更多用户环境。

目前，该项目不仅在EISeg等PP SIG项目中被使用，在GitHub上的千星开源项目团子翻译器（3.2k）也使用了该部署方案，性能更加稳定！

Github项目：

https://github.com/QPT-Family/QPT

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⑩MPNet、RoFormer、ConvBert等预训练模型的PaddleNLP实现:由Models-NLP 小组成员余军和肖培楷贡献，MPNet模型是一种新的预训练方法；RoFormer模型---提出新的位置编码方式；ConvBert模型——通过动态卷积提升Bert性能。贡献了中文预训练模型NeZha、CPM的PaddleNLP实现，丰富了飞桨NLP预训练模型生态。基于PaddleNLP中强大易用的Transformer API，开发者可以通过两行代码便捷调用这些预训练模型。

Github项目:

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP

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学习互助，陪伴成长

秉承开源互助，SIG陆续开展内部技术学习交流会，定期邀请技术大牛，提供技术培训与指导，提升SIG成员深度学习技术水平与解决问题的能力，在开发者付出贡献拥抱开源的同时,社区也在积极回馈。

PPSIG持续进行

随着PPSIG不断的活跃与开展，有多个协作项目正在紧锣密鼓的进行中，如果你认可我们的开源理念，请带着你的开源热情和富有创意贡献的想法，加入PPSIG 成为Contributors的一员吧

正在进行的项目：

PPSIG Models-OCR

PaddleOCR累计Star数超过16K，频频登上Github Trending日榜月榜。我们致力于打造一个富有活力的OCR社区，以开源精神将OCR应用于各行各业，进而提升我们的生产生活效率。

协作内容示例
①PPOCRLabel功能完善，提供更便捷的标注体验，未来共建方向如下：新增锁定框模式、界面美化、代码优化、whl包安装、模型替换教程、优化消息提醒模式、自动写入文件等

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/PPOCRLabel/README_ch.md

② PaddleOCR桌面使用工具

③FastOCRLabel标注工具功能完善

④手写体场景模型训练

⑤图像前后处理插件

参与方式

如果您有兴趣加入，可扫码填写问卷，通过技术评估后即可加入

PPSIG Docs

为了能够让用户快速掌握到飞桨框架内容，了解和学习如何使用进行相关任务的开发，诚邀广大开发者一起共建应用案例教程，努力提供更加优质的示例教程，为更多开发者学会使用框架铺设一条高速公路。

协作内容示例

①基于飞桨框架应用示例教程

参考链接：

https://github.com/PaddlePaddle/book/issues/905

②李沐《动手学深度学习》飞桨版，未来共建方向如下：

  • 前言

  • 预备知识

  • 线性神经网络

  • 多层感知机

  • 深度学习计算

  • 卷积神经网络

  • 现代卷积神经网络

  • 循环神经网络

  • 现代循环神经网络

  • 注意力机制

  • 优化算法

  • 计算性能

  • 计算机视觉

  • 自然语言处理：预训练

参与方式

如果您有兴趣加入，可扫码填写问卷，通过技术评估后即可加入

关于飞桨特殊兴趣小组

飞桨特殊兴趣小组（PPSIG）旨在通过开放的社区形式与全球开发者共同构建一个开放、多元和架构包容的生态体系，以开源理念和技术实践为驱动，让全球的开发者更紧密的协作起来，构建更好的开源世界。如果你对技术和开源有热情，愿意为之分享和付出，认可开源理念并贡献自己的想法，欢迎加入飞桨特殊兴趣小组

飞桨特殊兴趣小组官网：

https://www.paddlepaddle.org.cn/sig

PPSIG Contributor

每一个微小的改进和贡献，都是点亮开源世界里的星星。仰望星光璀璨，不如躬身入局。我们欢迎广大开发者加入飞桨特殊兴趣小组（PPSIG），参与飞桨开源生态建设中，以兴趣驱使结识更多的技术同好，共建国内最好的开源社区，分享开源成果与快乐。

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