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    README.md

    PaddleX

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

    License Version python version support os QQGroup

    完整PaddleX在线使用文档目录

    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。

    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。

    安装

    PaddleX提供两种开发模式,满足用户的不同需求:

    1. Python开发模式:

      通过简洁易懂的Python API,在兼顾功能全面性、开发灵活性、集成方便性的基础上,给开发者最流畅的深度学习开发体验。

    前置依赖

    • paddlepaddle >= 1.8.4
    • python >= 3.6
    • cython
    • pycocotools
    pip install paddlex -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

    详细安装方法请参考PaddleX安装

    1. Padlde GUI模式:

      无代码开发的可视化客户端,应用Paddle API实现,使开发者快速进行产业项目验证,并为用户开发自有深度学习软件/应用提供参照。

    产品模块说明

    • 数据准备:兼容ImageNet、VOC、COCO等常用数据协议,同时与Labelme、精灵标注助手、EasyData智能数据服务平台等无缝衔接,全方位助力开发者更快完成数据准备工作。

    • 数据预处理及增强:提供极简的图像预处理和增强方法--Transforms,适配imgaug图像增强库,支持上百种数据增强策略,是开发者快速缓解小样本数据训练的问题。

    • 模型训练:集成PaddleClas, PaddleDetection, PaddleSeg视觉开发套件,提供大量精选的、经过产业实践的高质量预训练模型,使开发者更快实现工业级模型效果。

    • 模型调优:内置模型可解释性模块、VisualDL可视化分析工具。使开发者可以更直观的理解模型的特征提取区域、训练过程参数变化,从而快速优化模型。

    • 多端安全部署:内置PaddleSlim模型压缩工具和模型加密部署模块,与飞桨原生预测库Paddle Inference及高性能端侧推理引擎Paddle Lite 无缝打通,使开发者快速实现模型的多端、高性能、安全部署。

    完整使用文档及API说明

    在线项目示例

    为了使开发者更快掌握PaddleX API,我们创建了一系列完整的示例教程,您可通过AIStudio一站式开发平台,快速在线运行PaddleX的项目。

    全流程产业应用案例

    (continue to be updated)

    FAQ

    交流与反馈

    更新日志

    历史版本及更新内容

    • 2020.09.05 v1.2.0
    • 2020.07.13 v1.1.0
    • 2020.07.12 v1.0.8
    • 2020.05.20 v1.0.0
    • 2020.05.17 v0.1.8

    贡献代码

    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。

    项目简介

    PaddlePaddle Entire Process Development Toolkit(『飞桨』深度学习全流程开发工具)

    发行版本 4

    PaddleX v1.2.0

    全部发行版

    贡献者 22

    全部贡献者

    开发语言

    • Python 81.7 %
    • C++ 11.2 %
    • Java 4.8 %
    • CMake 1.7 %
    • Shell 0.5 %