想要应用 AI 技术进行产业智能化升级，又担心缺乏计算机、数学等理论基础？

AI 算法训练完成，优化部署上线又是一个趟不过去的大坑？

别担心，今天就教大家应用一个开源项目——飞桨全流程开发工具 PaddleX，快速开发 AI 算法并快速部署实现业务上线， 搭上人工智能的产业浪潮！

这个开源项目三次登上 GitHub Daily 全球趋势榜，2.7k 星标；不需要数学基础，不需要编程大牛，只要下载就可以快速开发 AI 算法模型并投产应用；还有工业制造、安防巡检、能源电力、卫星遥感、智能交通等行业海量的示例项目！所有代码全公开，让你可以一键利用云资源就可以运行，换数据就可以进行任务迁移，超低代码实现多环境、多硬件部署，实在是业界良心，“飘香四溢”啊～

小遍赶紧识趣的送上传送门，建议小伙伴们 Star 收藏后再慢慢研究：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX

那这个项目到底有什么过人之处，又具体能做些什么呢？下面就展开来给大家详细介绍一下。

01. 能做什么？

图像分类、目标检测、语义分割、实例分割任务全覆盖！还提供工业制造、安防巡检、能源电力、卫星遥感、智能交通等十多个行业的实际场景详细的示例工程！

• 工业制造：瑕疵检测、目标定位、智能抓取、自动分拣、产品计数；
• 安防巡检：输电线路及基站本体异物检测，表计等设备检测及读数，异常喷洒、火情检测；
• 智慧城市：车辆、行人、交通标志检测，卫星遥感图像识别，建筑物、农作物、道路等检测、分割及变化检测及面积计算；
• 智慧零售：商品检测、商标检测及计数；
• 智慧医疗领域：CT 影像分割、肺炎筛查、眼底病变筛查。

02.怎么用？

PaddleX 提供了从数据预处理、超参配置、模型训练与评估、模型多端部署等深度学习产业项目开发全流程全面覆盖。

数据准备

PaddleX 适配产业标准数据标注格式，支持常用标注工具，如：Labelme、精灵标注、EasyData 等。原生匹配数据格式转化方法。同时提供多种数据增强的策略，适配了 imgaug 图像增强库，支持上百种数据增强操作，有效缓解小样本训练难题。

模型训练

为了满足用户的多种需求，PaddleX 提供多种开发方式。

本地 API：

pip install 一键安装， 3个 API 即可完成深度学习算法训练！与【图形化开发界面】开发流程相同，提供极简的 API，功能更丰富、开发更灵活、开源易集成。

RESTful API：

不论你将训练框架部署在哪里， 只需要启动 RESTful API 服务，即可在本地调起开发界面调动远程服务器的资源进行训练。

训练过程可视化分析：

集成可视化分析工具 VisualDL 的能力，直观的将准确率、loss、PR 曲线、数据样本分布情况等用图表的方式呈现，使你清晰了解算法训练过程，加速调参。

一键完成模型量化、裁剪：

通过极简的方式即可快速进行算法的裁剪、量化，有效对算法进行体积、参数量的减小，速度、精度的提升。

模型部署

为了满足工业级别的部署，PaddleX 更是提供了全方位的部署服务：支持 Python、C++、C#等多语言部署；提供本地预测、服务化预测、边缘预测部署等多种解决方案；适配业界常用的 CPU、GPU（包括 NVIDIA Jetson）、树莓派等硬件。

多硬件、多环境快速部署上线：

PaddleX Deploy 模块：适配业界常用的 CPU、GPU（包括 NVIDIA Jetson）、树莓派等硬件；支持 PaddleClas PaddleDetection PaddleSeg 三个套件的模型的部署；支持用户采用 OpenVINO 或 TensorRT 进行推理加速；完备支持工业最常使用的 Windows 系统，且提供 C#语言进行部署的方式！

独特的 PaddleX Manufacture SDK：

编译预测库太复杂？需要多个算法串联？PaddleX 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套件（SDK），通过修改业务逻辑配置文件，就可以快速完成推理部署。覆盖单个算法以及多个算法串联形式。极低代码，极高效率。再也不用在不同环境下分别打包！

PaddleX 图形化产品即将正式发布

PaddleX 图形化产品将集成数据标注与模型部署功能，为用户提供高效便捷的可视化操作界面，完成本地化一站式模型开发。产品名称为飞桨 EasyDL - 桌面版，邀测链接如下：
ai.baidu.com/easydl/paddle

应用教程

亲妈级示例工程及文档：

针对产业落地每一细节，提供详细的完善的操作指南，以及基于产业真实场景的示例工程。覆盖从数据标注、数据预处理、单模型训练调优、多模型串联，到多端部署、推理加速、可视化结果呈现等全流程！

不论你是 AI 算法开发者、软件系统工程师、硬件工程师还是学生；不管你对什么视觉领域任务有需求，都可以应用 PaddleX 提供的深度学习算法快速进行模型开发，并在实际的硬件、系统上部署上线。

还不 Star 等什么？这么优秀的项目不值得支持一下嘛？

项目链接：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX
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