未验证 提交 68211181 编写于 作者: Z Zeyu Chen 提交者: GitHub

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## 简介
PaddleSeg是基于[PaddlePaddle](https://www.paddlepaddle.org.cn)开发的语义分割库,覆盖了DeepLabv3+, U-Net, ICNet, PSPNet, HRNet, Fast-SCNN等主流分割模型。通过统一的配置,帮助用户更便捷地完成从训练到部署的全流程图像分割应用。
PaddleSeg是基于[PaddlePaddle](https://www.paddlepaddle.org.cn)开发的端到端图像分割开发套件,覆盖了DeepLabv3+, U-Net, ICNet, PSPNet, HRNet, Fast-SCNN等主流分割网络。通过模块化的设计,以配置化方式驱动模型组合,帮助用户更便捷地完成从训练到部署的全流程图像分割应用。
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......@@ -43,12 +43,16 @@ PaddleSeg支持多进程I/O、多卡并行、跨卡Batch Norm同步等训练加
全面提供**服务端****移动端**的工业级部署能力,依托飞桨高性能推理引擎和高性能图像处理实现,开发者可以轻松完成高性能的分割模型部署和集成。通过[Paddle-Lite](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite),可以在移动设备或者嵌入式设备上完成轻量级、高性能的人像分割模型部署。
- **产业实践案例**
PaddleSeg提供大量真实产业实践案例,如人像分割、表计检测、遥感分割、人体解析,工业质检等产业实践案例,助理开发者更快落地深度学习图像分割技术。
## 安装
### 1. 安装PaddlePaddle
版本要求
* PaddlePaddle >= 1.6.1
* PaddlePaddle >= 1.7.0
* Python 2.7 or 3.5+
由于图像分割模型计算开销大,推荐在GPU版本的PaddlePaddle下使用PaddleSeg.
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