PaddleX的各个产线均支持本地快速推理,部分模型支持在AI Studio星河社区上进行在线体验,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推理/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...
在昇腾硬件上，PaddleX 3.0-beta 支持的模型数量达到数十个，涵盖图像分类、目标检测、图像分割、时序等多个领域，详细的模型支持列表请在以下链接中查看：昇腾模型列表 。https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta/docs/tutorials/models/support_npu_model_list.md 未来我们将继续在昇腾上...
PaddleX上线多标签分类模型产线，高效支持图像识别、智能监控、工业质检等领域应用 01背景介绍多标签分类是计算机视觉领域的一项基础任务，广泛应用于图像分析和智能监控等领域。不同于单标签分类，多标签分类需要同时考虑样本可能属于多个类别，从而为每个样本预测一个或多个相关类别标签。这种方法能够提供更丰富的信息，...
基于此，PaddleX 集成了两个服务端图像特征模型：PP-ShiTuV2_rec_CLIP_vit_base 和 PP-ShiTuV2_rec_CLIP_vit_large，两个模型均采用 CLIP_vit 作为骨干网络，进一步提升了特征提取模块的性能：在 AliProducts 数据集上，其 recall@1指标最高可达91.03%，在内部私有开放域评测集上相较于 PP-ShiTuV2_rec 模型...
在Ubuntu 24.04 LTS上安装飞桨PaddleX 前面我们介绍了《在Windows用远程桌面访问Ubuntu 24.04.1 LTS》本文接着介绍安装飞桨PaddleX。PaddleX 3.0 是基于飞桨框架构建的一站式全流程开发工具，它集成了众多开箱即用的预训练模型，可以实现模型从训练到推理的全流程开发，支持国内外多款主流硬件，助力AI 开发者进行...
1. 安装paddlex In [1] ! pip install paddlex==2.0.0 Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Collecting paddlex==2.0.0 Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/6b/60/ab6735f0699d002d994fd1ed9383bf5d8ac9423da2b4e3de65581905526b/paddlex-2.0.0-py3-...
鉴于此，郑州轻工业大学梅科尔工作室基于 PaddleX 低代码开发工具，研发了恶性皮肤肿瘤早期识别智能辅助筛查系统，提供更加精准的医学影像分割和重建服务，实现对各类皮肤病的快速识别、检测与分析。该系统利用皮肤镜精准捕获患者的皮肤图像，结合先进的语义分割模型 PP-LiteSeg，实现迅速且精确地识别恶性皮肤肿瘤，以简化繁复...
PaddleX 不仅可以在 AI Studio 云端使用，还支持 Windows 本地部署，并正在不断丰富 Linux 版本、昆仑芯版本、昇腾版本和寒武纪版本。共赢的联创共建 除了便捷地开发 AI 应用外，PaddleX 还为大家提供了获取商业收益的机会，为企业探索更多商业空间，实现共同成长和共赢。作为一款高效的开发神器，PaddleX 值得每一位...
开发者可以根据实际业务需求，直接调用或改造PaddleX后端技术内核来开发项目，或使用图形化开发界面快速体验飞桨模型开发全流程。PaddleX代码将于5月开源，届时开发者可自由改造PaddleX的后端，并自主完成前端实现。整体来说PaddleX具备如下四大优势：全流程打通将深度学习开发从数据接入、模型训练、参数调优、模型评估、预测...
10分钟快速上手使用paddlex2.0——mobilenetv2图像分类 paddlex现已全面升级动态图! 全面支持飞桨2.0动态图,更易用的开发模式 目标检测任务新增pp-yolov2, coco test数据集精度达到49.5%,v100预测速度达到68.9 fps 目标检测任务新增4.2mb的超轻量级模型pp-yolo tiny 语义分割任务新增实时分割模型bisenetv2 paddlex简介 ...