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同样是开源应用,百度PaddlePaddle和谷歌TensorFlow有什么

来源:整理 时间:2022-08-19 01:18:52 编辑:派代电商 手机版

同样是开源应用,百度PaddlePaddle和谷歌TensorFlow有什么

最近,北京工业大学的学生利用百度深度开源框架PaddlePaddle为平谷的桃农,制造了一台智能桃子分拣机,可以根据桃子的颜色、大小、光亮等诸多特征,为其实现分拣。

而开发者利用深度开源框架,将AI技术运用到农业生产并不是第一次,早在去年就有日本开发者Koike运用到了谷歌的深度开源框架TensorFlow,开发了黄瓜分拣机。

而这也不免让外界认为,PaddlePaddle只是在跟风TensorFlow做了一个类似项目而已,但实际上如果对比这二者的细节,则可以发现这两大开源框架有着明显的差异。

PaddlePaddleTensorFlow,反映了百度谷歌开源方向的不同

1)开发者成本高低设计的不同

日本开发者在用TensorFlow进行不同分类的黄瓜图像录入时,其用到了7000张照片,依靠全家成员耗时三个月最终才完成了录入工作。而北工大PaddlePaddle的分桃项目这边,用到了6400张照片,但是所有数据的采集和标注,只用了一个人不到一天时间完成,相比于TensorFlow减轻了巨大的工作量。

这是由于PaddlePaddle完善了采集数据、标注数据两个特别耗时的步骤,并借助机械领域相关经验,为开发者做出了一个极易操作的低成本解决方案。

2)官方介入深度的不同

7000张黄瓜照片耗费三个月才录入完成,实际上以谷歌的能力,完全可以帮助开发者,设计出一套更便捷的录入系统,减少其成本,但谷歌并没有这样做,反而将黄瓜分拣项目进行各种营销宣传。

而PaddlePaddle这边,则寄予了更多的官方帮助,在北工大学生发现识别率不准确后,及时向GitHub的管理人员进行反馈,而当值班人员发现该问题后,就及时寄予了回复以及解决,因此,百度方面更为积极的介入到开发者的开发过程中。

3)战略轻重的不同

在开源方面,谷歌有着广撒网的基因,其更倾向于打造更多的开源项目,以占领未来市场,安卓的成功更让其相信这一点。

而谷歌旗下拥有至少超过60个的开源项目,TensorFlow只是其中之一,并没有太多精力对其进行额外的拓展。

而百度虽然是国内开源最多的公司,虽然不能像谷歌那样在各个领域面面俱到,但这反而是百度的优势,其可以对开源项目进行更专注的投入,抬高其战略重要性。

因此,PaddlePaddle则更为务实,除了提供基本的框架源码之外,还提供了整体解决方案,融合机械领域的相关经验,直接为开发者提供跨行业的解决能力,可以更好的融合,并进一步实现商业化落地。


文章TAG:谷歌百度应用开源

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