版本更新信息

最新版本信息

• 2021.12.10 v2.1.0

  • PaddleX API

    • 新增超轻量分类模型PPLCNet，在Intel CPU上，单张图像预测速度约5ms，ImageNet-1K数据集上Top1识别准确率达到80.82%，超越ResNet152的模型效果
    • 新增轻量级检测特色模型PP-PicoDet，第一个在1M参数量之内mAP(0.5:0.95)超越30+(输入416像素时)，网络预测在ARM CPU下可达150FPS
    • 新增检测模型负样本训练策略

  • 预测部署

    • 新增python轻量级服务化部署

  • PaddleX GUI

    • 新增超轻量分类模型PPLCNet、轻量级检测特色模型PP-PicoDet

  • PaddleX Restful API

    • 全面升级，支持飞桨动态图开发模式
    • 提供Html Demo两种前端调用方式

• 2021.09.10 v2.0.0

  • PaddleX API

    • 新增检测任务和实例分割任务的预测结果可视化、以及预测错误原因分析，辅助分析模型效果
    • 新增检测任务的负样本优化，抑制背景区域的误检
    • 完善语义分割任务的预测结果，支持返回预测类别和归一化后的预测置信度
    • 完善图像分类任务的预测结果，支持返回归一化后的预测置信度

  • 预测部署

    • 完备PaddleX python预测部署, PaddleX模型使用2个API即可快速完成部署

  • PaddleX GUI

    • 新增导出API训练脚本功能，无缝切换PaddleX API训练

• 2021.07.06 v2.0.0-rc3

  • PaddleX部署全面升级，支持飞桨视觉套件PaddleDetection、PaddleClas、PaddleSeg、PaddleX的端到端统一部署能力。使用教程
  • 全新发布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包（SDK），通过配置业务逻辑流程文件即可以低代码方式快速完成推理部署。使用教程
  • 发布产业实践案例：钢筋计数、缺陷检测、机械手抓取、工业表计读数、Windows系统下使用C#语言部署。使用教程
  • 升级PaddleX GUI，支持30系列显卡、新增模型PP-YOLO V2、PP-YOLO Tiny 、BiSeNetV2。使用教程

• 2021.05.19 v2.0.0-rc

  • 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
  • C++部署模块全面升级
    • PaddleInference部署适配2.0预测库（使用文档）
    • 支持飞桨PaddleDetection、PaddleSeg、PaddleClas以及PaddleX的模型部署
    • 新增基于PaddleInference的GPU多卡预测（使用文档）
    • GPU部署新增基于ONNX的的TensorRT高性能加速引擎部署方式（使用文档）
    • GPU部署新增基于ONNX的Triton服务化部署方式（使用文档）

历史版本信息

• 2020.09.07 v1.2.0

  新增产业最实用目标检测模型PP-YOLO，FasterRCNN、MaskRCNN、YOLOv3、DeepLabv3p等模型新增内置COCO数据集预训练模型，适用于小模型精调。新增多种Backbone，优化体积及预测速度。优化OpenVINO、PaddleLite Android、服务端C++预测部署方案，新增树莓派部署方案等。

• 2020.07.12 v1.1.0

  新增人像分割、工业标记读数案例。模型新增HRNet、FastSCNN、FasterRCNN，实例分割MaskRCNN新增Backbone HRNet。集成X2Paddle，PaddleX所有分类模型和语义分割模型支持导出为ONNX协议。新增模型加密Windows平台支持。新增Jetson、Paddle Lite模型部署预测方案。

• 2020.05.20 v1.0.0

  新增C++和Python部署，模型加密部署，分类模型OpenVINO部署。新增模型可解释性接口

• 2020.05.17 v0.1.8

  新增EasyData平台数据标注格式，支持imgaug数据增强库的pixel-level算子