https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX.git
dyning
b2ce6d2955
Update README.md
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| .github | 4 жил өмнө | |
| PaddleClas @ a3b54f15d5 | 4 жил өмнө | |
| PaddleDetection @ c103d02507 | 3 жил өмнө | |
| PaddleSeg @ eb3a98f4c1 | 4 жил өмнө | |
| deploy | 2 жил өмнө | |
| docs | 2 жил өмнө | |
| examples | 3 жил өмнө | |
| paddlex | 3 жил өмнө | |
| paddlex_restful | 2 жил өмнө | |
| static | 3 жил өмнө | |
| tools | 5 жил өмнө | |
| tutorials | 4 жил өмнө | |
| .gitmodules | 4 жил өмнө | |
| .pre-commit-config.yaml | 4 жил өмнө | |
| LICENSE | 5 жил өмнө | |
| README.md | 1 жил өмнө | |
| commit-prepare.sh | 5 жил өмнө | |
| requirements.txt | 3 жил өмнө | |
| setup.py | 4 жил өмнө |
README.md
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
近期动态
:fire: PaddleX3.0升级中，6月发布，敬请期待，云端使用请前往飞桨 AI Studio 星河社区：https://aistudio.baidu.com/pipeline/mine，点击「创建产线」开启使用
产品介绍
: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。
安装与快速体验
PaddleX提供了图像化开发界面、本地API、Restful-API三种开发模式。用户可根据自己的需求选择任意一种开始体验
产业级应用示例
PaddleX 使用文档
本文档介绍了PaddleX从数据准备、模型训练到模型剪裁量化，及最终部署的全流程使用方法。
1. 数据准备
2. 模型训练/评估/预测
- GUI开发模式
- API开发模式
- Restful API开发模式
3. 模型压缩
4. 模型部署
- 部署模型导出
- 部署方式概览
- 本地部署
- C++部署
- Python部署
- 服务化部署
- HubServing部署（Python）
- 基于ONNX部署（C++）
- OpenVINO推理引擎
- Triton部署
- 模型加密
5. 附录
常见问题汇总
: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 （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）
- 基于QT实现的跨平台图形化部署工具，支持Windows、Linux系统和X86、ARM架构欢迎体验
- 从0-1构建工业级部署线程池，欢迎体验