PaddleX解决分类、检测两大场景问题？实战精讲教程来了！

AI技术加速数字化进程，从制造、交通、能源等基础行业，到医疗、城市、零售、家居等与人们日常生活息息相关的行业，AI技术推动了数字化变革，也不断赋能于千行百业，但产业落地实践中依然面临着数据、算法等诸多困难。为了帮助大家更好地应对实际行业场景中的问题，飞桨团队推出PaddleX精选产业实用模型的一站式开发软件平台，目前已正式上线AI Studio星河社区，并发布了Windows本地端版本，助力人工智能技术在各领域的实际应用。

PaddleX具有诸多特点，如优质的算法库、便捷的开发方式、高效的模型部署、丰富的硬件支持、共赢的共创模式，为产业应用中的模型选型难题及多模型联合应用需求，提供了全面的解决方案。同时，还覆盖图像分类、图像分割、目标检测、OCR、3D、时序预测等场景的精选模型，从数据准备、模型训练到多端部署，打通了深度学习开发全流程，并提供统一API接口，以无代码+低代码联动的形式帮助AI开发者实践落地。

为了让开发者们更便捷地应用飞桨AI套件PaddleX，百度工程师郜廷权将于10月18日（周三）20:30为大家带来一期精品课程，深度解析PaddleX特性，手把手带大家用PaddleX进行图像分类、目标检测两大场景的实战教学，演示真实场景全流程AI模型开发。一场直播、两大场景实战、三档模型可供选择，教你灵活使用飞桨AI套件PaddleX。

精彩直播预告

图像分类——垃圾分类

图像分类是计算机视觉领域的基础任务，实现对未知类别的图像进行分类。本次直播以垃圾分类场景为例，基于PaddleX，用户可灵活选取大中小三档图像分类模型：CLIP_vit_base_patch16_224、ResNet50、PPLCNet_x1_0。本次演示所用数据集中，所有图像分为4个大类，分别为可回收物、厨余垃圾、其他垃圾以及有害垃圾，每大类中又有细分类别，共有40个小类，基本覆盖日常生活中的绝大多数垃圾种类。该数据集数量庞大，质量较高，能够满足深度学习的训练要求。

• 垃圾分类应用项目：【PaddleX】垃圾分类_AI应用-飞桨AI Studio星河社区

目标检测——绝缘子缺陷检测

目标检测任务是计算机视觉领域的核心问题，用于找出图像中所有感兴趣的目标（物体），并确定它们的类别和位置。本次直播以绝缘子缺陷检测为例，演示所用数据集包含大量有缺陷绝缘子照片，其中训练集共540张图像，验证集共60张图像，目标类别只有1类，即绝缘子缺陷，该数据集质量较高，能够满足深度学习的训练要求。

• 绝缘子缺陷检测应用项目：【PaddleX】绝缘子的缺陷检测_AI应用-飞桨AI Studio星河社区

注：PaddleX通用图像分类、目标检测方案，提供了不同量级的多个算法模型，能够满足用户不同任务、场景的需求。

两个场景实战不过瘾？还想体验PaddleX更多场景应用？别着急～未来，我们也将持续为广大开发者和企业带来飞桨AI套件PaddleX中精选模型技术详解与场景范例！欢迎关注「飞桨PaddlePaddle」解锁更多信息～

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相关地址直达：

1、【PaddleX官网】：

飞桨AI Studio星河社区-人工智能学习与实训社区

2、【PaddleX官方频道】：

飞桨AI Studio星河社区-人工智能学习与实训社区

3、【PaddleX共创方案】：

https://ai.baidu.com/ai-doc/AISTUDIO/pll1ysj35

4、【PaddleX使用文档】：

https://ai.baidu.com/ai-doc/AISTUDIO/Zlisojzjs