# PaddleX全面升级动态图，2.0.0-rc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](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/develop/dygraph/deploy/cpp)。 * 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](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/develop/dygraph/deploy/cpp)。 [![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-red.svg)](LICENSE) [![Version](https://img.shields.io/github/release/PaddlePaddle/PaddleX.svg)](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/releases) ![python version](https://img.shields.io/badge/python-3.6+-orange.svg) ![support os](https://img.shields.io/badge/os-linux%2C%20win%2C%20mac-yellow.svg) ![QQGroup](https://img.shields.io/badge/QQ_Group-1045148026-52B6EF?style=social&logo=tencent-qq&logoColor=000&logoWidth=20) :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**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。 :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。 :heart:**您可以前往 [完整PaddleX在线使用文档目录](https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/index.html) 查看完整*Read the Doc* 格式的文档，获得更好的阅读体验**:heart: ![](../docs/gui/images/paddlexoverview.png) ## 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 == 2.1.0 > - 安装PaddlePaddle Develop版本，具体PaddlePaddle[安装主页](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/develop/install/pip/windows-pip.html) **安装方式** > - git clone --recurse-submodules https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX.git > - cd PaddleX/dygraph > - pip install -r requirements.txt > - pip install -r submodules.txt > - python setup.py install **特别说明** Windows除了执行上述命令外，还需要下载pycocotools > - pip install cython > - pip install git+https://gitee.com/jiangjiajun/philferriere-cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI 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](https://www.paddlepaddle.org.cn/paddle/paddlex)，申请下载PaddleX GUI一键绿色安装包。 - 前往[PaddleX GUI使用教程](../docs/gui/how_to_use.md)了解PaddleX GUI使用详情。 - [PaddleX GUI安装环境说明](../docs/gui/download.md) 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](../docs/Resful_API/docs/readme.md) ## 使用教程 1. **API模式：** - [模型训练](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/release/2.0-rc/tutorials/train) - [模型剪裁](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/release/2.0-rc/tutorials/slim/prune) 2. **GUI模式：** - [图像分类](https://www.bilibili.com/video/BV1nK411F7J9?from=search&seid=3068181839691103009) - [目标检测](https://www.bilibili.com/video/BV1HB4y1A73b?from=search&seid=3068181839691103009) - [实例分割](https://www.bilibili.com/video/BV1M44y1r7s6?from=search&seid=3068181839691103009) - [语义分割](https://www.bilibili.com/video/BV1qQ4y1Z7co?from=search&seid=3068181839691103009) 3. **模型部署：** - [Manufacture SDK](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/develop/dygraph/deploy/cpp) 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 - [PaddleX Deploy](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/develop/dygraph/deploy/cpp) 支持飞桨视觉套件PaddleDetection、PaddleClas、PaddleSeg、PaddleX的统一部署能力 ## 产业级应用示例 - [钢筋计数](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/develop/dygraph/examples/rebar_count) - [缺陷检测](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/develop/dygraph/examples/defect_detection) - [机械手抓取](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/develop/dygraph/examples/robot_grab) - [表计检测]() ## :question:[FAQ] (../docs/gui/faq.md):question: ## 交流与反馈 - 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)

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## 更新日志 - **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](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/2.0-rc/tutorials/train/object_detection/ppyolov2.py), 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](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/2.0-rc/tutorials/train/object_detection/ppyolotiny.py) * 语义分割任务新增实时分割模型[BiSeNetV2](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/2.0-rc/tutorials/train/semantic_segmentation/bisenetv2.py) * C++部署模块全面升级 * PaddleInference部署适配2.0预测库[（使用文档）](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/release/2.0-rc/deploy/cpp) * 支持飞桨[PaddleDetection]( https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/2.0-rc/deploy/cpp/docs/models/paddledetection.md)、[PaddleSeg]( https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/2.0-rc/deploy/cpp/docs/models/paddleseg.md)、[PaddleClas](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/2.0-rc/deploy/cpp/docs/models/paddleclas.md)以及PaddleX的模型部署 * 新增基于PaddleInference的GPU多卡预测[（使用文档）](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/2.0-rc/deploy/cpp/docs/demo/multi_gpu_model_infer.md) * 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）](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/2.0-rc/deploy/cpp/docs/compile/triton/docker.md) - **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 * [工业相机实时目标检测GUI](https://github.com/xmy0916/SoftwareofIndustrialCameraUsePaddle) （windows系统，基于pyqt5开发） * [工业相机实时目标检测GUI](https://github.com/LiKangyuLKY/PaddleXCsharp) （windows系统，基于C#开发）