真正面向 AI 行业应用场景的开源项目来了！
Posted Wang_AI
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了真正面向 AI 行业应用场景的开源项目来了！相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
两次登上Github全球趋势榜，覆盖工业制造、安防巡检、能源电力、卫星遥感、智能交通等十多个行业的AI应用场景！借助这个项目，不需要你有深厚的数学基础，不需要你是算法大牛，只要你会用Python就可以快速开发AI算法，实现产业智能化升级的想法。AI学习路程不必再“从入门到放弃”、“从理论到躺平”啦！
传送门：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX
着急的小伙伴可以直接去看项目详情，Star收藏一下。
说的这么神，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？小编下面就展开来给大家详细介绍一下。
1能做什么？
●工业领域：
a. 瑕疵检测：包括3C电子，汽车制造，制药，钢铁焊接，甚至公路、铁轨的缺陷检测及维护
b. 智能抓取：自动分拣、产线上下料、钢材等重型产品搬运等
c. 产品计数：电子产品、零件或者钢筋等任何产品的检测计数
●安防巡检领域：
a. 人员安全检测：行人检测、安全帽衣着检测、口罩佩戴检测等
b. 环境安全检测：火情检测、车辆检测、异常喷洒物料检测等
c. 设备维护检测：表计检测及读数、输电线路及基站本体异物检测、设备监控等
● 智慧城市领域：
a. 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等
b. 车辆、行人、交通标示检测及计数等
● 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、眼底病变筛查等
还有很多诸如预测性维护、3D仿真系统的监控、电力及物流自动调度及排程优化等应用，深度学习都发挥着极大的作用，欢迎各位大神们一同拓展，为产业智能化升级献计献策~
2怎么用？
● 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。
● 亲妈级指南：
针对每一落地细节提供了详细的从数据标注、数据预处理，到单模型训练、调优，到多模型串联，最后到多端部署、推理加速、可视化结果呈现等全流程、详细、完善的操作指南，以及基于产业真实场景的示例工程。
● 多硬件、多环境快速部署：
PaddleX Deployment模块，得益于Paddle Inference和Paddle Lite的能力，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。与此同时，PaddleX Deployment模块不仅支持PaddleX原生训练模型的部署，还支持对PaddleDetection，PaddleSeg，PaddleClas等视觉套件的模型进行快速部署！
● 独特的PaddleX Manufacture SDK
不会编译预测库？需要多个算法串联？PaddleX ManufactureSDK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。
3开挂玩法
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！
● RESTful API：可以用来直接搭建AI开发平台及服务！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。从此公司的算法工程师都用救世主的眼神看我⁄(⁄ ⁄•⁄ω⁄•⁄ ⁄)⁄
● 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，简直产业救星！
4 来自于社区的认可
● 飞桨社区开发者还基于PaddleX开源贡献了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”。图形化开发模式，部署后可直接调用一个或多个相机，直接可视化检测结果！！！
● 神州数码代理发售的英特尔®️NUC硬件上，还预装了PaddleX！并经过完善测试，获得了产品兼容性证明。被Intel和神州数码认可的产品，你说能差吗？！
拥有这样牛气的神器，仿佛坐拥几十个亿！！！
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, 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
如果希望深入和业界开发者深入交流，或者获得PaddleX官方团队支持的小伙伴，可以扫码报名直播课加入官方技术交流群上车！！！
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如果您想详细了解更多飞桨的相关内容，请参阅以下文档。
官网地址：
https://www.paddlepaddle.org.cn
PaddleX官网主页：
https://www.paddlepaddle.org.cn/paddle/paddleX
飞桨开源框架项目地址：
GitHub:
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle
Gitee:
https://gitee.com/paddlepaddle/Paddle
以上是关于真正面向 AI 行业应用场景的开源项目来了！的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章