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PaddleClas @ bbdc1cdbf3 9744f60368 update paddleclas to resolve requirements conflict 4 years ago
PaddleDetection @ 6ec36068ee c79b4e7f99 import json_results from ppdet 4 years ago
PaddleSeg @ eb3a98f4c1 0f89bd6e79 import from paddleseg submodule 4 years ago
deploy cf1d449cdb merge from master 4 years ago
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paddlex c1157b443e add 2.0.0rc1 version 4 years ago
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LICENSE d4f745add9 add dygrah 4 years ago
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setup.py c1157b443e add 2.0.0rc1 version 4 years ago
submodules.txt 51b797bd7e deal with requirements conflict during installation 4 years ago

README.md

PaddleX全面升级动态图,2.0.0-rc1发布!

PaddleX

PaddleX -- 飞桨全流程开发工具,以低代码的形式支持开发者快速实现产业实际项目落地

:heart:重磅功能升级

全新发布Manufacture SDK,提供工业级多端多平台部署加速的预编译飞桨部署开发包(SDK),通过配置业务逻辑流程文件即可以低代码方式快速完成推理部署。欢迎体验

PaddleX部署全面升级,支持飞桨视觉套件PaddleDetection、PaddleClas、PaddleSeg、PaddleX的端到端统一部署能力。欢迎体验

发布产业实践案例:钢筋计数、缺陷检测、机械手抓取、工业表计读数、Windows系统下使用C#语言部署。欢迎体验

升级PaddleX GUI,支持30系列显卡、新增模型PP-YOLO V2、PP-YOLO Tiny 、BiSeNetV2。欢迎体验

License Version python version support os QQGroup

:hugs: PaddleX 集成飞桨智能视觉领域图像分类目标检测语义分割实例分割任务能力,将深度学习开发全流程从数据准备模型训练与优化多端部署端到端打通,并提供统一任务API接口图形化开发界面Demo。开发者无需分别安装不同套件,以低代码的形式即可快速完成飞桨全流程开发。

:factory: PaddleX 经过质检安防巡检遥感零售医疗等十多个行业实际应用场景验证,沉淀产业实际经验,并提供丰富的案例实践教程,全程助力开发者产业实践落地。

PaddleX 使用文档

1. 快速上手PaddleX

2. 数据准备

3. 模型训练/评估/预测

4. 模型剪裁和量化

5. 模型部署

6. 产业级应用示例

交流与反馈

<img src="../docs/gui/images/QR2.jpg" width="250" height ="360" alt="QR" align="middle" />

更新日志

  • 2021.07.01 v2.0.0-rc1

    • PaddleX部署全面升级,支持飞桨视觉套件PaddleDetection、PaddleClas、PaddleSeg、PaddleX的端到端统一部署能力。使用教程
    • 全新发布Manufacture SDK,提供工业级多端多平台部署加速的预编译飞桨部署开发包(SDK),通过配置业务逻辑流程文件即可以低代码方式快速完成推理部署。使用教程
    • 发布产业实践案例:钢筋计数、缺陷检测、机械手抓取、工业表计读数、Windows系统下使用C#语言部署。使用教程
    • 升级PaddleX GUI,支持30系列显卡、新增模型PP-YOLO V2、PP-YOLO Tiny 、BiSeNetV2。使用教程
  • 2021.05.19 v2.0.0-rc

    • 全面支持飞桨2.0动态图,更易用的开发模式
    • 目标检测任务新增PP-YOLOv2, COCO test数据集精度达到49.5%、V100预测速度达到68.9 FPS
    • 目标检测任务新增4.2MB的超轻量级模型PP-YOLO tiny
    • 语义分割任务新增实时分割模型BiSeNetV2
    • C++部署模块全面升级
    • PaddleInference部署适配2.0预测库(使用文档)
    • 支持飞桨PaddleDetectionPaddleSegPaddleClas以及PaddleX的模型部署
    • 新增基于PaddleInference的GPU多卡预测(使用文档)
    • GPU部署新增基于ONNX的的TensorRT高性能加速引擎部署方式[(使用文档)]()
    • GPU部署新增基于ONNX的Triton服务化部署方式(使用文档)
  • 2020.09.07 v1.2.0

新增产业最实用目标检测模型PP-YOLO,FasterRCNN、MaskRCNN、YOLOv3、DeepLabv3p等模型新增内置COCO数据集预训练模型,适用于小模型精调。新增多种Backbone,优化体积及预测速度。优化OpenVINO、PaddleLite Android、服务端C++预测部署方案,新增树莓派部署方案等。

  • 2020.07.12 v1.1.0

新增人像分割、工业标记读数案例。模型新增HRNet、FastSCNN、FasterRCNN,实例分割MaskRCNN新增Backbone HRNet。集成X2Paddle,PaddleX所有分类模型和语义分割模型支持导出为ONNX协议。新增模型加密Windows平台支持。新增Jetson、Paddle Lite模型部署预测方案。

  • 2020.05.20 v1.0.0

新增C++和Python部署,模型加密部署,分类模型OpenVINO部署。新增模型可解释性接口

  • 2020.05.17 v0.1.8

新增EasyData平台数据标注格式,支持imgaug数据增强库的pixel-level算子

:hugs: 贡献代码:hugs:

我们非常欢迎您为PaddleX贡献代码或者提供使用建议。如果您可以修复某个issue或者增加一个新功能,欢迎给我们提交Pull Requests。

开发者贡献项目