飞桨全流程开发工具(PaddleX)，集飞桨关键架构、模型库、专用工具及部件等深度神经网络开发设计所需所有工作能力于一身，连通深度神经网络开发设计全流程，并出示简要通俗易懂的Python API，便捷客户依据具体生产制造要求开展立即启用或二次开发，为开发人员出示飞桨全流程开发设计的最佳实践。

软件亮点

　　全流程连通

　　对于数据信息提前准备、模型训炼、模型优化、跨平台布署的深度神经网络全流程运用

　　实用易集成化

　　实用易集成化

　　简要通俗易懂的Python API，彻底开源系统对外开放，便于二次开发和二次集成化

　　结合产业链社会经验

　　结合产业链社会经验

　　结合飞桨产业链落地式工作经验，优选高品质的视觉效果模型计划方案，并对外开放具体的案例教学法

使用方法

使用方法

　　全流程开发文本表明及技术咨询。多种多样方法与技术性精英团队立即开展沟通交流

【安裝自然环境】

　　电脑操作系统：

　　windows7/8/10（强烈推荐windows 10）；

　　Mac OS 10.13 ；

　　Ubuntu 18.04 ；

　　注：cpu能以x86_64构架，适用MKL。

　　训炼硬件配置：

　　GPU（仅Windows及Linux系统软件）：

　　强烈推荐应用适用CUDA的NVIDIA独立显卡，比如：GTX 1070 之上特性的独立显卡；

　　Windows系统软件X86_64驱动器版本gt;=411.31；

　　Linux系统软件X86_64驱动器版本gt;=410.48；

　　显卡内存8G之上；

　　CPU：

　　PaddleX当今适用您用当地CPU开展训炼，但强烈推荐应用GPU以得到 更强的开发设计感受。

　　运行内存：提议8G之上

　　磁盘空间：提议SSD剩下室内空间1T之上（非务必）

　　注：PaddleX在Windows及Mac OS系统软件只适用单卡模型。Windows系统软件暂不兼容NCCL。

【版本更新】

　　Version 1.1.0

　　今年09月06日

　　新增目标检测模型PPYOLO

　　目标检测模型FasterRCNN和MaskRCNN新增主干网HRNet_W18

　　新增语义分割模型FastSCNN、HRNet_W18

　　语义分割模型DeepLabv3p新增主干网MobileNetV3_large_ssld

　　FasterRCNN、MaskRCNN、YOLOv3、PPYOLO、DeepLabv3p等模型新增内嵌COCO数据预训炼权重值

　　新增实例实例RGB图象遥感技术切分