# PaddleX **Repository Path**: ITGegeCode/PaddleX ## Basic Information - **Project Name**: PaddleX - **Description**: PaddlePaddle End-to-End Development Toolkit（『飞桨』深度学习全流程开发工具） - **Primary Language**: Unknown - **License**: Apache-2.0 - **Default Branch**: develop - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 1 - **Created**: 2021-12-28 - **Last Updated**: 2021-12-28 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README 简体中文| [English](./README.md)

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](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 >= 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](https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/install.html) 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/gui/restful/introduction.md) ## 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](https://ai.baidu.com/easydata/)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](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas), [PaddleDetection](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection), [PaddleSeg](https://github.com/PaddlePaddle/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](https://github.com/PaddlePaddle/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](https://github.com/PaddlePaddle/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](https://github.com/PaddlePaddle/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 - [完整PaddleX在线使用文档目录](https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/index.html):heart: - [10分钟快速上手系列教程](https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/quick_start.html) - [PaddleX模型训练教程集合](https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/train/index.html) - [PaddleX API接口说明](https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/apis/index.html) - [PaddleX RESTful API说明](https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/gui/restful/introduction.html) ### 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。 - [PaddleX快速上手CV模型训练](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/450925) - [PaddleX快速上手——MobileNetV3-ssld 化妆品分类](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/450220) - [PaddleX快速上手——Faster-RCNN AI识虫](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/439888) - [PaddleX快速上手——DeepLabv3+ 视盘分割](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/440197) ## 全流程产业应用案例:star: （continue to be updated） * 工业巡检： * [工业表计读数](https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/examples/meter_reader.html) * 工业质检： * [铝材表面缺陷检测](https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/examples/industrial_quality_inspection/README.html) * 卫星遥感： * [RGB遥感影像分割](https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/examples/remote_sensing.html) * [多通道遥感影像分割](https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/examples/multi-channel_remote_sensing/README.html) * [地块变化检测](https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/examples/multi-channel_remote_sensing/README.html) * [人像分割](https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/examples/human_segmentation.html) * 模型多端安全部署 * [CPU/GPU(加密)部署](https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/deploy/server/index.html) * [OpenVINO加速部署](https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/deploy/openvino/index.html) * [Nvidia Jetson开发板部署](https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/deploy/nvidia-jetson.html) * [树莓派部署](https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/deploy/raspberry/index.html) * [模型可解释性](https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/appendix/interpret.html) ## :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 > [历史版本及更新内容](https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/change_log.html) - **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 - 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](./docs/luckydraw.md)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 ## :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）