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PaddlePaddle / PaddleHub

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License Version python version support os

简介

  • PaddleHub旨在为开发者提供丰富的、高质量的、直接可用的预训练模型。
  • 【无需深度学习背景、无需数据与训练过程】,可快速使用AI模型,享受人工智能时代红利。
  • 涵盖CV、NLP、Audio、Video主流四大品类,支持一键预测一键服务化部署快速迁移学习
  • 全部模型开源下载,离线可运行

近期更新

  • 2020.11.20,发布2.0-beta版本,全面迁移动态图编程模式,服务化部署Serving能力升级;新增手部关键点检测1个、图像动漫化类12个、图片编辑类3个,语音合成类3个,句法分析1个,预训练模型总量到达 【182】 个。
  • 2020.10.09,新增OCR多语言系列模型4个,图像编辑模型4个,预训练模型总量到达 【162】 个。
  • 2020.09.27,新增文本生成模型6个,图像分割模型1个,预训练模型总量到达 【154】 个。
  • 2020.08.13,发布v1.8.1,新增人像分割模型Humanseg,支持EMNLP2019-Sentence-BERT作为文本匹配任务网络,预训练模型总量到达 【147】 个。
  • 2020.07.29,发布v1.8.0,新增AI对联和AI写诗、jieba切词,文本数据LDA、语义相似度计算,新增目标检测,短视频分类模型,超轻量中英文OCR,新增行人检测、车辆检测、动物识别等工业级模型,支持VisualDL可视化训练,预训练模型总量到达 【135】 个。
  • More

特性

  • 【丰富的预训练模型】:涵盖CV、NLP、Audio、Video主流四大品类的 180+ 预训练模型,全部开源下载,离线可运行。
  • 【一键模型快速预测】:通过一行命令行或者极简的Python API实现模型调用,可快速体验模型效果。
  • 【一键模型转服务化】:一行命令,搭建深度学习模型API服务化部署能力。
  • 【十行代码迁移学习】:十行代码完成图片分类、文本分类的迁移学习任务
  • 【PIP安装便捷】:支持PIP快速安装使用
  • 【跨平台兼容性】:可运行于Linux、Windows、MacOS等多种操作系统

精品模型效果展示

文本识别

  • 包含超轻量中英文OCR模型,高精度中英文、多语种德语、法语、日语、韩语OCR识别。

人脸检测

  • 包含人脸检测,口罩人脸检测,多种算法可选。

图像编辑

  • 4倍超分效果,多种超分算法可选。
  • 黑白图片上色,可用于老旧照片修复,
图像超分辨率 黑白图片上色


目标检测

  • 包含行人检测、车辆检测,更有工业级超大规模预训练模型可选。

关键点检测

  • 包含单人、多人身体关键点检测、面部关键点检测、手部关键点检测。

图像分割

  • 包含效果卓越的人像抠图模型、ACE2P人体解析世界冠军模型

图像动漫化

  • 包含宫崎骏、新海诚在内的多位漫画家风格迁移,多种算法可选

图像分类

  • 包含动物分类、菜品分类、野生动物制品分类,多种算法可选

词法分析

  • 效果优秀的中文分词、词性标注与命名实体识别的模型。

文本生成

  • 包含AI写诗、AI对联、AI情话、AI藏头诗,多种算法可选。

句法分析

  • 效果领先的中文句法分析模型。

情感分析

  • 支持中文的评论情感分析

文本审核

  • 包含中文色情文本的审核,多种算法可选。

语音合成

  • TTS语音合成算法,多种算法可选
  • 输入:Life was like a box of chocolates, you never know what you're gonna get.
  • 合成效果如下:
deepvoice3 fastspeech transformer



视频分类

  • 包含短视频分类,支持3000+标签种类,可输出TOP-K标签,多种算法可选。
  • 举例:输入一段游泳的短视频,算法可以输出"游泳"结果

===划重点===

  • 以上所有预训练模型全部开源,模型数量持续更新,欢迎Star关注。

欢迎加入PaddleHub技术交流群

  • 在使用模型过程中有任何问题,可以加入官方微信群,获得更高效的问题答疑,与各行各业开发者充分交流,期待您的加入。
如扫码失败,请添加微信15711058002,并备注“Hub”,运营同学会邀请您入群。

文档教程

许可证书

本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。

致谢

我们非常欢迎您为PaddleHub贡献代码,也十分感谢您的反馈。

  • 非常感谢Austendeng贡献了修复SequenceLabelReader的pr
  • 非常感谢cclauss贡献了优化travis-ci检查的pr
  • 非常感谢奇想天外贡献了口罩检测的demo
  • 非常感谢mhlwsk贡献了修复序列标注预测demo的pr
  • 非常感谢zbp-xxxp贡献了看图作诗的module
  • 非常感谢zbp-xxxp七年期限联合贡献了看图写诗中秋特别版module
  • 非常感谢livingbody贡献了基于PaddleHub能力的风格迁移和中秋看图写诗微信小程序

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