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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

• 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。

✨直播课预告✨

• 直播链接：http://live.bilibili.com/21689802

• 点击查看回访录播

• 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
  • 表计检测案例

• 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：

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

2. 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。

• 前往PaddleX官网，申请下载PaddleX GUI一键绿色安装包。

• 前往PaddleX GUI使用教程了解PaddleX GUI使用详情。

• PaddleX GUI安装环境说明

3. 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

• 前往PaddleX RESTful API使用教程

• 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PaddleX在线使用文档目录❤️

• 10分钟快速上手系列教程

• PaddleX模型训练教程集合

• PaddleX API接口说明

• PaddleX RESTful API说明

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）

• 工业巡检：

  • 工业表计读数

• 工业质检：

  • 铝材表面缺陷检测
  • 钢筋计数（动态图）
  • 镜头缺陷检测（动态图）
  • 机械手抓取（动态图）

• 卫星遥感：

  • RGB遥感影像分割
  • 多通道遥感影像分割
  • 地块变化检测

• 人像分割

• 模型多端安全部署

  • CPU/GPU(加密)部署
  • OpenVINO加速部署
  • Nvidia Jetson开发板部署
  • 树莓派部署

• 模型可解释性

• 项目官网：https://www.paddlepaddle.org.cn/paddle/paddlex

• PaddleX用户交流群：957286141 (手机QQ扫描如下二维码快速加入)

  

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

• 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~

• 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）