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在计算机视觉中，可以通过双目摄像头实现，常用的有BM 算法和SGBM 算法等，双目测距跟激光不同，双目测距不需要激光光源，是人眼安全的，只需要摄像头，成本非常底，也用于应用到大多数的项目中。本章我们就来介绍如何使用双目摄像头和SGBM 算法实现距离测量。
SSD，全称Single Shot MultiBox Detector，是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法，截至目前是主要的检测框架之一，相比Faster RCNN有明显的速度优势，相比YOLO V1又有明显的mAP优势。本开源是基于PaddlePaddle实现的SSD，参考了PaddlePaddle下的models的ssd ，包括MobileNetSSD，MobileNetV2SSD，VGGSSD，ResNetSSD。使用的是VOC格式数据集，同时提供了预训练模型和VOC数据的预测模型。
CrowdNet模型是2016年提出的人流密度估计模型，论文为《CrowdNet: A Deep Convolutional Network for DenseCrowd Counting》，CrowdNet模型主要有深层卷积神经网络和浅层卷积神经组成，通过输入原始图像和高斯滤波器得到的密度图进行训练，最终得到的模型估计图像中的行人的数量。当然这不仅仅可以用于人流密度估计，理论上其他的动物等等的密度估计应该也可以。
PyramidBox 是一种基于SSD的单阶段人脸检测器，它利用上下文信息解决困难人脸的检测问题。如下图所示，PyramidBox在六个尺度的特征图上进行不同层级的预测。该工作主要包括以下模块：LFPN、Pyramid Anchors、CPM、Data-anchor-sampling。
本项目是PaddlePaddle 2.0动态图实现的CRNN文字识别模型，可支持长短不一的图片输入。CRNN是一种端到端的识别模式，不需要通过分割图片即可完成图片中全部的文字识别。CRNN的结构主要是CNN+RNN+CTC，它们分别的作用是，使用深度CNN，对输入图像提取特征，得到特征图。使用双向RNN（BLSTM）对特征序列进行预测，对序列中的每个特征向量进行学习，并输出预测标签（真实值）分布。使用 CTC Loss，把从循环层获取的一系列标签分布转换成最终的标签序列。
MTCNN，Multi-task convolutional neural network（多任务卷积神经网络），将人脸区域检测与人脸关键点检测放在了一起，总体可分为P-Net、R-Net、和O-Net三层网络结构。它是2016年中国科学院深圳研究院提出的用于人脸检测任务的多任务神经网络模型，该模型主要采用了三个级联的网络，采用候选框加分类器的思想，进行快速高效的人脸检测。这三个级联的网络分别是快速生成候选窗口的P-Net、进行高精度候选窗口过滤选择的R-Net和生成最终边界框与人脸关键点的O-Net。和很多处理图像问题的卷积神经网络模型，该模型也用到了图像金字塔、边框回归、非最大值抑制等技术。
在语音识别中，模型输出的结果只是单纯的文本结果，并没有根据语法添加标点符号，本教程就是针对这种情况，在语音识别文本中根据语法情况加入标点符号，使得语音识别系统能够输出在标点符号的最终结果。
本项目将分三个阶段分支，分别是入门级 、进阶级 和最终级 分支，当前为最终级，持续维护版本。PPASR中文名称PaddlePaddle中文语音识别（PaddlePaddle Automatic Speech Recognition），是一款基于PaddlePaddle实现的语音识别框架，PPASR致力于简单，实用的语音识别项目。可部署在服务器，Nvidia Jetson设备，未来还计划支持Android等移动设备。
WenetSpeech数据集 包含了10000+小时的普通话语音数据集，所有数据均来自 YouTube 和 Podcast。采用光学字符识别(OCR)和自动语音识别(ASR)技术分别标记每个YouTube和Podcast录音。为了提高语料库的质量，WenetSpeech使用了一种新颖的端到端标签错误检测方法来进一步验证和过滤数据。
本项目参考了ArcFace的损失函数，同时参考了PP-OCRv2模型结构，意在开发一个模型较小，但识别准确率较高且推理速度快的一种人脸识别项目，该项目训练数据使用emore数据集，一共有85742个人，共5822653张图片，使用lfw-align-128数据集作为测试数据。
本项目参考了ArcFace的损失函数结合MobileNet，意在开发一个模型较小，但识别准确率较高且推理速度快的一种人脸识别项目，该项目训练数据使用emore数据集，一共有85742个人，共5822653张图片，使用lfw-align-128数据集作为测试数据。
PPASR（进阶级）基于PaddlePaddle2实现的端到端自动语音识别，相比入门级，进阶级从三个方面来提高模型的准确率，首先最主要的是更换了模型，这次采用了DeepSpeech2模型，DeepSpeech2是2015年百度发布的语音识别模型，其论文为《Baidu’s Deep Speech 2 paper》 。然后也修改了音频的预处理，这次使用了在语音识别上更好的预处理，通过用FFT energy计算线性谱图。最后修改的是解码器，相比之前使用的贪心策略解码器，这次增加了集束搜索解码器，这个解码器可以加载语言模型，对解码的结果调整，使得预测输出语句更合理，从而提高准确率。
本章我们来介绍如何使用Pytorch训练一个区分不同音频的分类模型，例如你有这样一个需求，需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟，这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。
本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型，首先你需要熟悉音频分类，没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》 。基于这个知识基础之上，我们训练一个声纹识别模型，通过这个模型我们可以识别说话的人是谁，可以应用在一些需要音频验证的项目。不同的是本项目使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
本章介绍如何使用Pytorch实现简单的声纹识别模型，本项目参考了人脸识别项目的做法Pytorch-MobileFaceNet ,使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
年龄性别识别，基于insightface功能模块开发的，支持多张人脸同时检测和识别。
验证码端到端的识别，是对《我的PaddlePaddle学习之路》笔记六——验证码端到端的识别 的升级，这篇文章是我18年初写的，基于当时的V2版本编写，现在有点过时了，突然想升级一下。
PPASR基于PaddlePaddle2实现的端到端自动语音识别，本项目最大的特点简单，在保证准确率不低的情况下，项目尽量做得浅显易懂，能够让每个想入门语音识别的开发者都能够轻松上手。PPASR只使用卷积神经网络，无其他特殊网络结构，模型简单易懂，且是端到端的，不需要音频对齐，因为本项目使用了CTC Loss作为损失函数。在传统的语音识别的模型中，我们对语音模型进行训练之前，往往都要将文本与语音进行严格的对齐操作。在传统的语音识别的模型中，我们对语音模型进行训练之前，往往都要将文本与语音进行严格的对齐操作，这种对齐非常浪费时间，而且对齐之后，模型预测出的label只是局部分类的结果，而无法给出整个序列的输出结果，往往要对预测出的label做一些后处理才可以得到我们最终想要的结果。基于这种情况，就出现了CTC（Connectionist temporal classification），使用CTC Loss就不需要进行音频对齐，直接输入是一句完整的语音数据，输出的是整个序列结果，这种情况OCR也是同样的情况。
TNN：由腾讯优图实验室打造，移动端高性能、轻量级推理框架，同时拥有跨平台、高性能、模型压缩、代码裁剪等众多突出优势。TNN框架在原有Rapidnet、ncnn框架的基础上进一步加强了移动端设备的支持以及性能优化，同时也借鉴了业界主流开源框架高性能和良好拓展性的优点。
MNN是一个轻量级的深度神经网络推理引擎，在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测。目前，MNN已经在阿里巴巴的手机淘宝、手机天猫、优酷等20多个App中使用，覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。此外，IoT等场景下也有若干应用。