PaddleSeg 代码库地址
图像异常检测实用模型：STFPM
安装
# cpupython -m pip install paddlepaddle==3.0.0b2 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cpu/# gpu，该命令仅适用于 CUDA 版本为 11.8 的机器环境python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0b2 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/# gpu，该命令仅适用于 CUDA 版本为 12.3 的机器环境python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0b2 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu123/
pip install https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/whl/paddlex-3.0.0b1-py3-none-any.whl
快速体验
from paddlex import create_pipelinepipeline = create_pipeline(pipeline="anomaly_detection")output = pipeline.predict("https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/uad_grid.png")for res in output:res.print() ## 打印预测的结构化输出res.save_to_img("./output/") ## 保存结果可视化图像res.save_to_json("./output/") ## 保存预测的结构化输出
二次开发
python main.py -c paddlex/configs/anomaly_detection/STFPM.yaml \-o Global.mode=train \-o Global.dataset_dir=./dataset/mvtec_examples
更详细的图像异常检测产线使用方法请参考文档：
低代码全流程开发能力
详细的PaddleSeg低代码开发能力请参考文档：
