paddlepaddle

最先進的 2D 與 3D 臉部分析專案

Parallel Distributed Deep Learning：來自工業實踐的機器學習框架（『飛槳』核心框架，深度學習與機器學習高效能單機、分散式訓練與跨平台部署）

最先進的深度學習腳本，依模型分類，易於訓練與部署，於企業級基礎設施上提供可重現的準確度與效能。

X-AnyLabeling：輕量、高效、統一的跨平台桌面標註應用，支援文字、影像、影片與多模態資料，結合多功能內建工具、最先進 AI 模型與彈性多格式匯出

官方維護，由 PaddlePaddle 支援，涵蓋 CV、NLP、語音、推薦、時間序列、大模型等領域

Deep Learning Visualization Toolkit（『飞桨』深度学习可视化工具）

邱錫鵬《神經網絡與深度學習：案例與實踐》PyTorch 實作

百度的開源情感分析系統。

FSL-Mate：少樣本學習（FSL）資源收集。

OCR 離線圖片文字識別命令列 Windows 程式，以 JSON 字串形式輸出結果，方便其他程式呼叫。提供各種語言 API。由 PaddleOCR C++ 編譯。

在 PyTorch 中進行 PaddleOCR 推論。轉換自 [PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)

Paddle.js 是一個百度 PaddlePaddle 的網頁專案，這是一個在瀏覽器中執行的開源深度學習框架。Paddle.js 可以載入預先訓練好的模型，或透過 Paddle.js 提供的模型轉換工具將 paddle-hub 的模型進行轉換。它可以在任何支援 WebGL/WebGPU/WebAssembly 的瀏覽器中執行，也可以在百度智慧小程序與微信小程式中執行。

PaddlePaddle 的 ONNX 模型匯出工具

基於 PaddlePaddle 實現端到端中文語音識別，從入門到實戰，超簡單的入門案例，超實用的企業專案。支援當前最流行的 DeepSpeech2、Conformer、Squeezeformer 模型

[内测中]QPT - 致力于让开源项目更好通往互联网世界的Python to EXE工具（Python打包）。

PaddlePaddle 的深度學習模型轉換工具。

基於 PaddlePaddle 實現的語音辨識，中文語音辨識。專案完善，辨識效果佳。支援 Windows、Linux 下訓練與預測，並支援 Nvidia Jetson 開發板預測。

基於 PaddlePaddle 的易用深度時間序列建模工具，包含 TSDataset、分析、轉換、模型、AutoTS 與集成等完整功能模組，支援時間序列預測、表徵學習與異常檢測等多元任務，並可快速追蹤 SOTA 深度模型

TensorLayerX：適用於所有硬體、後端與作業系統的統一深度學習與強化學習框架