PaddlePaddle是国际领先的端到端开源深度学习平台。有灵活性和高性能的开发机制、工业级的模型库、超大规模分布式训练技术、高速推理引擎以及系统化的社区服务等五大优势，是为了让深度学习技术的创新与应用更简单。
应用：
1、百度多项核心业务使用的视频理解技术
视频理解技术可以多维度解析视频内容，理解视频语义，自动分类打标签，极大节省人工审核效率，节约成本；同时精准用户推荐，提升体验效果。基于飞桨框架，采用two-stage 训练策略，涵盖2D/3D-CNN 模型，序列模型等，对视频自动分类、打标签，提取视频语义向量。
2、百度核心业务验证的推荐解决方案
个性化推荐能力在市场上被广泛应用并在优化用户体验方面发挥着极其重要的作用。而个性化点击率预估模块是实现个性分发的重要手段。但对于拥有超大规模用户体量、海量内容库及所伴随的可达百亿级别数据的推荐系统，如何处理拥有自膨胀特点的海量特征数据及需要高频率迭代的模型，成为了推荐系统是否成功的核心关键。飞桨通过提供一种高性价比的多机CPU 参数服务器训练方法，可有效地解决超大规模推荐系统、超大规模数据、自膨胀的海量特征及高频率模型迭代的问题，拥有超大吞吐量及高效率。
3、AI 识虫—红脂大小蠹虫情监测系统
红脂大小蠹是危害超过35种松科植物的蛀干害虫，自1998 年首次发现到2004 年，发生面积超过52.7 万平方公里, 枯死松树达600 多万株。且在持续扩散，给我国林业经济带来巨大损失。AI 识虫是北京林业大学、百度、嘉楠、软通智慧合作的面向信息素诱捕器的智能虫情监测系统。通过飞桨目标检测模型YOLOv3识别红脂大小蠹虫，远程检测病虫害情况。
我想做视频中的人体识别，比如在看视频时如果有弹幕就会挡到看视频任务，如果自动识别人体让弹幕不再挡住视频人物，看视频时会好很多。现在已经有些网站使用了这项技术，但我觉得有些地方还不够好。