패들X v2.0.0 rc0

PaddleX - PaddleX를 위한 전체 프로세스 개발 도구는 개발자가 로우 코드 형태로 실제 산업 프로젝트를 신속하게 구현할 수 있도록 지원합니다.

PaddleX는 Paddle Intelligent Vision 분야의 이미지 분류, 대상 감지, 의미론적 분할, 인스턴스 분할 작업 기능을 통합하여 데이터 준비, 모델 훈련 및 최적화부터 멀티 엔드 배포까지 전체 딥 러닝 개발 프로세스를 엔드 투 엔드로 연결합니다. , 통합 작업 API 인터페이스와 그래픽 개발 인터페이스 데모를 제공합니다. 개발자는 별도의 패키지를 설치할 필요가 없으며, 플라잉 패들 개발의 전 과정을 로우코드 형태로 빠르게 완료할 수 있습니다.

PaddleX는 품질 검사, 보안, 검사, 원격 감지, 소매, 의료 등 10개 이상의 산업 분야에서 실제 응용 시나리오를 통해 검증되었으며, 개발자가 산업 전반에 걸쳐 산업 실무를 구현할 수 있도록 풍부한 사례 실습 튜토리얼을 제공했습니다. 과정.

설치하다

PaddleX는 사용자의 다양한 요구 사항을 충족하기 위해 세 가지 개발 모드를 제공합니다.

1. Python 개발 모델

간결하고 이해하기 쉬운 Python API를 통해 개발자에게 포괄적인 기능, 개발 유연성 및 통합 편의성을 고려하면서 가장 원활한 딥 러닝 개발 경험을 제공합니다.

사전 의존성

패들패들 >= 1.8.4

파이썬 >= 3.6

사이톤

피코코툴

pip install paddlex -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

자세한 설치 방법은 PaddleX 설치를 참고하세요.

2. Padlde GUI 모드

코드 없이 개발된 시각적 클라이언트는 Paddle API를 사용하여 구현되므로 개발자는 산업 프로젝트를 신속하게 검증할 수 있고 사용자는 자신만의 딥러닝 소프트웨어/애플리케이션을 개발할 수 있는 참조를 제공할 수 있습니다.

PaddleX 공식 홈페이지에 접속하여 PaddleX GUI 원클릭 그린 설치 패키지를 다운로드 신청하세요.

PaddleX GUI 사용 방법에 대해 자세히 알아보려면 PaddleX GUI 튜토리얼로 이동하세요.

PaddleX GUI 설치 환경 지침

3. PaddleX 레스트풀:

RESTful API를 기반으로 개발된 GUI 및 웹 데모를 사용하여 원격 딥 러닝 전체 프로세스 개발을 동시에 실현하고 개발자는 RESTful API를 기반으로 개인화된 시각적 인터페이스를 개발할 수도 있습니다.

PaddleX RESTful API 사용 튜토리얼로 이동

PaddleX 업데이트 로그

v2.0.0.rc0

사용하기 쉬운 개발 모델인 Flying Paddle 2.0 동적 그래픽을 완벽하게 지원합니다.

PP-YOLOv2가 표적 탐지 작업에 추가되었으며 COCO 테스트 데이터 세트 정확도는 49.5%에 도달했으며 V100 예측 속도는 68.9FPS에 도달했습니다.

타겟 탐지 작업에 새로운 4.2MB 초경량 모델 PP-YOLO Tiny가 추가되었습니다.

새로운 실시간 분할 모델 BiSeNetV2가 의미론적 분할 작업에 추가되었습니다.

C++ 배포 모듈이 완전히 업그레이드되었습니다.

PaddleInference 배포 적응 2.0 예측 라이브러리

PaddleDetection, PaddleSeg, PaddleClas 및 PaddleX의 모델 배포 지원

PaddleInference를 기반으로 GPU 다중 카드 예측을 추가했습니다.

GPU 탑재로 ONNX 기반 TensorRT 고성능 가속 엔진 탑재 방식 추가

GPU 배포에는 ONNX 기반 Triton 서비스 기반 배포 방법이 추가됩니다.