​图像识别算法超低代码开发方案

小白学视觉

共 2231字,需浏览 5分钟

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2021-07-05 07:47


三次登陆Github Daily全球趋势榜,2.1k 星标,图像分类、目标检测、语义分割、实例分割等视觉任务全覆盖,更重要的是简单!简单!简单!不需要数学基础,不需要是编程大牛,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、智能交通等十多个行业场景的示例项目!惊不惊喜?意不意外?
这个解放广大开发者的神器就是PaddleX飞桨全流程开发工具!

它不仅覆盖CV领域几乎所有主流任务开发能力,还提供可视化开发方式、模型可视化评估、模型压缩、模型加速及加密部署!还是完全免费开源的!

小编赶紧识趣的送上传送门:               https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX,建议小伙伴们Star收藏后再慢慢研究。
那么这到底是个什么项目,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。

1.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

2.怎么用

●可视化开发:PaddleX图形化开发界面GUI以及适用于Windows 系统部署的“工业相机实时目标检测GUI”,部署后可直接调用一个或多个相机,直接可视化检测结果!!!

●pip install 一键安装4个API即可完成深度学习算法训练!

●一站式开发

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。

●多硬件多环境快速部署上线

PaddleX Deployment模块:适配业界常用的CPU、GPU(包括NVIDIA Jetson)、树莓派等硬件,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

不会编译预测库?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。

●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!

3.平台构建及模型加密

除了以上通用的使用方法和模块,PaddleX还拥有一些独特的开挂玩法!

●可以直接搭建AI开发平台及服务的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。

●模型加密:即使你的模型被拷贝,没有密钥也无法被非法使用!

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, 不关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

不仅如此!6.28-30日每晚 8:15-9:30,百度高工还会通过直播,为我们一步步详细讲解深度学习产业应用落地过程,还不赶紧扫码上车!!!

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