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目录

1. 一站式全流程开发简介

飞桨一站式全流程开发工具PaddleX,依托于PaddleClas的先进技术,支持了图像分类和检索领域的一站式全流程开发能力。通过一站式全流程开发,可实现简单且高效的模型使用、组合与定制。这将显著减少模型开发的时间消耗降低其开发难度,大大加快模型在行业中的应用和推广速度。特色如下:

  • 🎨 模型丰富一键调用:将通用图像分类、图像多标签分类、通用图像识别、人脸识别涉及的98个模型整合为6条模型产线,通过极简的Python API一键调用,快速体验模型效果。此外,同一套API,也支持目标检测、图像分割、文本图像智能分析、通用OCR、时序预测等共计200+模型,形成20+单功能模块,方便开发者进行模型组合使用

  • 🚀 提高效率降低门槛:提供基于统一命令图形界面两种方式,实现模型简洁高效的使用、组合与定制。支持高性能部署、服务化部署和端侧部署等多种部署方式。此外,对于各种主流硬件如英伟达GPU、昆仑芯、昇腾、寒武纪和海光等,进行模型开发时,都可以无缝切换

❗说明:PaddleX 致力于实现产线级别的模型训练、推理与部署。模型产线是指一系列预定义好的、针对特定AI任务的开发流程,其中包含能够独立完成某类任务的单模型(单功能模块)组合。

2. 图像分类和检索相关能力支持

PaddleX中图像分类和图像检索的6条产线均支持本地快速推理,部分产线支持在线体验,您可以快速体验各个产线的预训练模型效果,如果您对产线的预训练模型效果满意,可以直接对产线进行高性能部署/服务化部署/端侧部署,如果不满意,您也可以使用产线的二次开发能力,提升效果。完整的产线开发流程请参考PaddleX产线使用概览或各产线使用教程。

此外,PaddleX为开发者提供了基于云端图形化开发界面的全流程开发工具, 详细请参考教程《零门槛开发产业级AI模型》

在线体验 快速推理 高性能部署 服务化部署 端侧部署 二次开发 星河零代码产线
通用图像分类 链接
图像多标签分类 🚧 🚧 🚧
通用图像识别 🚧 🚧 🚧 🚧 🚧 🚧 🚧
人脸识别 🚧 🚧 🚧 🚧 🚧 🚧 🚧
行人属性识别 🚧 🚧 🚧 🚧 🚧 🚧 🚧
车辆属性识别 🚧 🚧 🚧 🚧 🚧 🚧 🚧

❗注:以上功能均基于GPU/CPU实现。PaddleX还可在昆仑、昇腾、寒武纪和海光等主流硬件上进行快速推理和二次开发。下表详细列出了模型产线的支持情况,具体支持的模型列表请参阅 模型列表(NPU) // 模型列表(XPU) // 模型列表(MLU) // 模型列表DCU。同时我们也在适配更多的模型,并在主流硬件上推动高性能和服务化部署的实施。

🚀 国产化硬件能力支持

产线名称 昇腾 910B 昆仑 R200/R300 寒武纪 MLU370X8 海光 Z100
通用图像分类

3. 图像分类和检索相关模型产线列表和教程

  • 通用图像分类产线: 使用教程
  • 图像多标签分类产线: 使用教程
  • 通用图像识别产线 (coming soon)
  • 人脸识别产线 (coming soon)
  • 行人属性识别产线 (coming soon)
  • 车辆属性识别产线 (coming soon)

4. 图像分类和检索相关单功能模块列表和教程