------------------------------------------------------------------------------------------ [![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-red.svg)](LICENSE) [![Version](https://img.shields.io/github/release/PaddlePaddle/PaddleHub.svg)](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/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) ## 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**和**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](./docs/release.md) ## [特性](./docs/figures.md) - **【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 - [PIP安装](./docs/installation.md) - 快速开始 - [命令行调用](./docs/quick_experience/cmd_quick_run.md) - [Python API调用](./docs/quick_experience/python_use_hub.md) - [示例体验项目demo](./docs/quick_experience/more_demos.md) - 丰富的预训练模型 182 个 - [精品特色模型](./docs/figure.md) - 计算机视觉 126 个 - [图像分类 64 个](./modules/image/classification/README.md) - [目标检测 13 个](./modules/image/object_detection/README.md) - [人脸检测 7 个](./modules/image/face_detection/README.md) - [关键点检测 3 个](./modules/image/keypoint_detection/README.md) - [图像分割 7 个](./modules/image/semantic_segmentation/README.md) - [文本识别 8 个](./modules/image/text_recognition/README.md) - [图像生成 17 个](./modules/image/Image_gan/README.md) - [图像编辑 7 个](./modules/image/Image_editing/README.md) - 自然语言处理 48 个 - [词法分析 2 个](./modules/text/lexical_analysis/README.md) - [句法分析 1 个](./modules/text/syntactic_analysis/README.md) - [情感分析 7 个](./modules/text/sentiment_analysis/README.md) - [文本审核 3 个](./modules/text/text_review/README.md) - [文本生成 9 个](./modules/text/text_generation/README.md) - [语义模型 26 个](./modules/text/language_model/README.md) - 语音 3 个 - [语音合成 3 个](./modules/audio/README.md) - 视频5个 - [视频分类 5 个](./modules/video/README.md) - 部署 - [本地Inference部署](./docs/quick_experience/python_use_hub.md) - [一行代码服务化部署](./docs/tutorial/serving.md) - [移动端 Lite 部署(跳转Lite教程)](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/quick_start/tutorial.html) - 进阶文档 - [命令行工具详解](./docs/tutorial/cmdintro.md) - [自定义数据迁移学习](./docs/tutorial/how_to_load_data.md) - [模型转module](./docs/tutorial/contri_pretrained_model.md) - [文本Embedding任务](./docs/tutorial/bert_service.md) - 社区交流 - [加入技术交流群](#欢迎加入PaddleHub技术交流群) - [贡献预训练模型](./docs/contribution/contri_pretrained_model.md) - [贡献代码](./docs/contribution/contri_pr.md) - [FAQ](./docs/faq.md) - [更新历史](./docs/release.md) - [许可证书](#许可证书) - [致谢](#致谢) ## 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[肖培楷](https://github.com/jm12138)贡献了街景动漫化、人像动漫化、手势关键点识别三个module * 非常感谢[Austendeng](https://github.com/Austendeng)贡献了修复SequenceLabelReader的pr * 非常感谢[cclauss](https://github.com/cclauss)贡献了优化travis-ci检查的pr * 非常感谢[奇想天外](http://www.cheerthink.com/)贡献了口罩检测的demo * 非常感谢[mhlwsk](https://github.com/mhlwsk)贡献了修复序列标注预测demo的pr * 非常感谢[zbp-xxxp](https://github.com/zbp-xxxp)贡献了看图作诗的module * 非常感谢[zbp-xxxp](https://github.com/zbp-xxxp)和[七年期限](https://github.com/1084667371)联合贡献了看图写诗中秋特别版module * 非常感谢[livingbody](https://github.com/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