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This project forked from paddlepaddle/paddlex

0.0 1.0 0.0 71.58 MB

PaddlePaddle End-to-End Development Toolkit(『飞桨』深度学习全流程开发工具)

Home Page: https://paddlex.readthedocs.io

License: Apache License 2.0

Shell 0.57% Python 77.16% CMake 1.44% C++ 12.29% Java 2.58% HTML 5.96%

paddlex's Introduction

简体中文| English

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

License Version python version support os QQGroup

PaddleX全面升级动态图,动态图版本位于dygraph中,欢迎用户点击体验

❤️ 重磅功能升级提醒

  • 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的统一部署能力,欢迎体验

🏭 重要活动提醒

✨直播课预告✨ 直播链接:http://live.bilibili.com/21689802

  • Day① 6.28 20:15-21:30

    • 主题:工业算法选型及调优策略
  • Day② 6.29 20:15-21:30

    • 主题:安防及智慧城市典型方案
  • Day③ 6.30 20:15-21:30

    • 主题:产业高性能高效部署方案

欢迎大家扫码入群交流:

QR


🤗 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。

🏭 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。

❤️您可以前往 完整PaddleX在线使用文档目录 查看完整Read the Doc 格式的文档,获得更好的阅读体验❤️

安装

PaddleX提供三种开发模式,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。

  1. PaddleX Restful:
    使用基于RESTful API开发的GUI与Web Demo实现远程的深度学习全流程开发;同时开发者也可以基于RESTful API开发个性化的可视化界面

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:star:

(continue to be updated)

FAQ

交流与反馈

更新日志

历史版本及更新内容

  • 2020.09.07 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

近期活动更新

🤗 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。

开发者贡献项目

paddlex's People

Contributors

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