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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
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
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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。
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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。
✨直播课预告✨
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Day① 6.28 20:15-21:30
- 主题:工业算法选型及调优策略
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Day② 6.29 20:15-21:30
- 主题:安防及智慧城市典型方案
- 表计检测案例
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Day③ 6.30 20:15-21:30
- 主题:产业高性能高效部署方案
🤗 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、模型训练与优化到多端部署端到端打通,并提供统一任务API接口及图形化开发界面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❤️
PaddleX提供三种开发模式,满足用户的不同需求:
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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
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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。
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前往PaddleX官网,申请下载PaddleX GUI一键绿色安装包。
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前往PaddleX GUI使用教程了解PaddleX GUI使用详情。
- 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
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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。
- PaddleX快速上手CV模型训练
- PaddleX快速上手——MobileNetV3-ssld 化妆品分类
- PaddleX快速上手——Faster-RCNN AI识虫
- PaddleX快速上手——DeepLabv3+ 视盘分割
(continue to be updated)
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工业巡检:
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工业质检:
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卫星遥感:
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模型多端安全部署
❓FAQ❓
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PaddleX用户交流群:957286141 (手机QQ扫描如下二维码快速加入)
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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。
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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。
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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
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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
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2020.12.16
《直击深度学习部署最后一公里 C#软件部署实战》b站直播中奖用户名单请点击PaddleX直播中奖名单查看~
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2020.12.09
往期直播《直击深度学习部署最后一公里 目标检测兴趣小组》回放链接:https://www.bilibili.com/video/BV1rp4y1q7ap?from=search&seid=105037779997274685
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。
- 工业相机实时目标检测GUI (windows系统,基于pyqt5开发)
- 工业相机实时目标检测GUI (windows系统,基于C#开发)