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Author: FlyingQianMM

README.md

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+# PaddleX全面升级动态图，2.0.0-rc发布！
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+> 原版本代码分支在[release/1.3](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/release/1.3)，也可以通过pip安装1.3.9版本进行使用。
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+<p align="center">
+  <img src="./docs/gui/images/paddlex.png" width="360" height ="55" alt="PaddleX" align="middle" />
+</p>
+ <p align= "center"> PaddleX -- 飞桨全流程开发工具，以低代码的形式支持开发者快速实现产业实际项目落地 </p>
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+[![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-red.svg)](LICENSE) [![Version](https://img.shields.io/github/release/PaddlePaddle/PaddleX.svg)](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/releases) ![python version](https://img.shields.io/badge/python-3.6+-orange.svg) ![support os](https://img.shields.io/badge/os-linux%2C%20win%2C%20mac-yellow.svg)
+ ![QQGroup](https://img.shields.io/badge/QQ_Group-1045148026-52B6EF?style=social&logo=tencent-qq&logoColor=000&logoWidth=20)
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+:hugs: PaddleX 集成飞桨智能视觉领域**图像分类**、**目标检测**、**语义分割**、**实例分割**任务能力，将深度学习开发全流程从**数据准备**、**模型训练与优化**到**多端部署**端到端打通，并提供**统一任务API接口**及**图形化开发界面Demo**。开发者无需分别安装不同套件，以**低代码**的形式即可快速完成飞桨全流程开发。
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+:factory: **PaddleX** 经过**质检**、**安防**、**巡检**、**遥感**、**零售**、**医疗**等十多个行业实际应用场景验证，沉淀产业实际经验，**并提供丰富的案例实践教程**，全程助力开发者产业实践落地。
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+:heart:**您可以前往  [完整PaddleX在线使用文档目录](https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/index.html)  查看完整*Read the Doc* 格式的文档，获得更好的阅读体验**:heart:
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+![](./docs/gui/images/paddlexoverview.png)
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+## 安装
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+**PaddleX提供三种开发模式，满足用户的不同需求：**
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+1. **Python开发模式：**
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+   通过简洁易懂的Python API，在兼顾功能全面性、开发灵活性、集成方便性的基础上，给开发者最流畅的深度学习开发体验。<br>
+
+  **前置依赖**
+> - paddlepaddle == 2.1.0
+> - python >= 3.6
+> - cython
+> - pycocotools
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+```
+pip install paddlex==2.0.0rc -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
+```
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+2. **Padlde GUI模式：**
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+   无代码开发的可视化客户端，应用Paddle API实现，使开发者快速进行产业项目验证，并为用户开发自有深度学习软件/应用提供参照。
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+- 前往[PaddleX官网](https://www.paddlepaddle.org.cn/paddle/paddlex)，申请下载PaddleX GUI一键绿色安装包。
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+- 前往[PaddleX GUI使用教程](./docs/gui/how_to_use.md)了解PaddleX GUI使用详情。
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+- [PaddleX GUI安装环境说明](./docs/gui/download.md)
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+3. **PaddleX Restful:**  
+  使用基于RESTful API开发的GUI与Web Demo实现远程的深度学习全流程开发；同时开发者也可以基于RESTful API开发个性化的可视化界面
+- 前往[PaddleX RESTful API使用教程](./docs/gui/restful/introduction.md)  
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+
+## 使用教程
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+- [模型训练教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/release/2.0-rc/tutorials/train)
+- [模型剪裁教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/release/2.0-rc/tutorials/slim/prune)
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+## :question:[FAQ](./docs/gui/faq.md):question:
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+## 交流与反馈
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+- 项目官网：https://www.paddlepaddle.org.cn/paddle/paddlex
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+- PaddleX用户交流群：957286141 (手机QQ扫描如下二维码快速加入)  
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+  <p align="center">
+    <img src="./docs/gui/images/QR2.jpg" width="250" height ="360" alt="QR" align="middle" />
+  </p>
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+## 更新日志
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+- **2021.05.19 v2.0.0-rc**
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+  * 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](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/2.0-rc/tutorials/train/object_detection/ppyolov2.py), 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](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/2.0-rc/tutorials/train/object_detection/ppyolotiny.py)
+  * 语义分割任务新增实时分割模型[BiSeNetV2](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/2.0-rc/tutorials/train/semantic_segmentation/bisenetv2.py)
+  * C++部署模块全面升级
+    * PaddleInference部署适配2.0预测库[（使用文档）](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/release/2.0-rc/deploy/cpp)
+    * 支持飞桨[PaddleDetection]( https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/2.0-rc/deploy/cpp/docs/models/paddledetection.md)、[PaddleSeg]( https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/2.0-rc/deploy/cpp/docs/models/paddleseg.md)、[PaddleClas](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/2.0-rc/deploy/cpp/docs/models/paddleclas.md)以及PaddleX的模型部署
+    * 新增基于PaddleInference的GPU多卡预测[（使用文档）](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/2.0-rc/deploy/cpp/docs/demo/multi_gpu_model_infer.md)
+    * 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）](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/2.0-rc/deploy/cpp/docs/compile/triton/docker.md)
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+- **2020.09.07 v1.2.0**
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+  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。
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+- **2020.07.12 v1.1.0**
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+  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。
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+- **2020.05.20 v1.0.0**
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+  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
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+- **2020.05.17 v0.1.8**
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+  新增EasyData平台数据标注格式，支持imgaug数据增强库的pixel-level算子
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+## :hugs: 贡献代码:hugs:
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+我们非常欢迎您为PaddleX贡献代码或者提供使用建议。如果您可以修复某个issue或者增加一个新功能，欢迎给我们提交Pull Requests。
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+### 开发者贡献项目
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+* [工业相机实时目标检测GUI](https://github.com/xmy0916/SoftwareofIndustrialCameraUsePaddle)
+（windows系统，基于pyqt5开发）
+* [工业相机实时目标检测GUI](https://github.com/LiKangyuLKY/PaddleXCsharp)
+（windows系统，基于C#开发）