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-**⚡️FastDeploy**是一款**易用高效**的推理部署开发套件。覆盖业界🔥**热门AI模型**并提供📦**开箱即用**的部署体验,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸检测、人脸识别、人体关键点识别、文字识别、语义理解等多任务,满足开发者**多场景**,**多硬件**、**多平台**的产业部署需求。
+**⚡️FastDeploy**是一款**易用高效**的推理部署开发套件。覆盖业界🔥**热门CV、NLP、Speech的AI模型**并提供📦**开箱即用**的部署体验,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸检测、人脸识别、人体关键点识别、文字识别、语义理解等多任务,满足开发者**多场景**,**多硬件**、**多平台**的产业部署需求。
-| Potrait Segmentation | Image Matting | Semantic Segmentation | Real-Time Matting |
+| [Object Detection](examples/vision) | [3D Object Detection](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/issues/6) | [Semantic Segmentation](examples/vision/segmentation/paddleseg) | [Potrait Segmentation](examples/vision/segmentation/paddleseg) |
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+- 🔥 **【直播分享】2022.11.09 20:30~21:30,《覆盖云边端全场景,150+热门模型快速部署》。微信扫码报名**
+- 🔥 **【直播分享】2022.11.10 20:30~21:30,《瑞芯微、晶晨、恩智浦等10+AI硬件部署,直达产业落地》。微信扫码报名**
+- 🔥 **【直播分享】2022.11.10 19:00~20:00,《10+热门模型在RK3588、RK3568部署实战》。微信扫码报名**
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-- 🔥 **2022.10.15:Release FastDeploy [release v0.3.0](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/tree/release%2F0.3.0)**
- - **New server-side deployment upgrade:更快的推理性能,一键量化,更多的视觉和NLP模型**
- - 集成 OpenVINO 推理引擎,并且保证了使用 OpenVINO 与 使用 TensorRT、ONNX Runtime、 Paddle Inference一致的开发体验;
- - 提供[一键模型量化工具](tools/quantization),支持YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等视觉模型,在CPU和GPU推理速度可提升1.5~2倍;
- - 新增加 PP-OCRv3, PP-OCRv2, PP-Matting, PP-HumanMatting, ModNet 等视觉模型并提供[端到端部署示例](examples/vision);
- - 新增加NLP信息抽取模型 UIE 并提供[端到端部署示例](examples/text/uie).
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-- 🔥 **2022.8.18:发布FastDeploy [release v0.2.0](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/tree/release%2F0.2.0)**
- - **服务端部署全新升级:更快的推理性能,更多的视觉模型支持**
- - 发布基于x86 CPU、NVIDIA GPU的高性能推理引擎SDK,推理速度大幅提升
- - 集成Paddle Inference、ONNX Runtime、TensorRT等推理引擎并提供统一的部署体验
- - 支持YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5、PP-YOLOE等全系列目标检测模型并提供[端到端部署示例](examples/vision/detection/)
- - 支持人脸检测、人脸识别、实时人像抠图、图像分割等40+重点模型及[Demo示例](examples/vision/)
- - 支持Python和C++两种语言部署
- - **边缘移动端部署新增瑞芯微、晶晨、恩智浦等NPU芯片部署能力**
- - 发布轻量化目标检测[Picodet-NPU部署Demo](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite-Demo/tree/develop/object_detection/linux/picodet_detection),提供极致的INT8全量化推理能力
+- 🔥 **2022.10.31:Release FastDeploy [release v0.5.0](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/tree/release/0.5.0)**
+ - **🖥️ 服务端部署:支持推理速度更快的后端,支持更多的模型**
+ - 集成 Paddle Inference TensorRT后端,并保证其使用与Paddle Inference、TensorRT、OpenVINO、ONNX Runtime、Paddle Lite等一致的开发体验;
+ - 支持并测试 Graphcore IPU 通过 Paddle Inference后端;
+ - 优化[一键模型量化工具](tools/quantization),支持YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等视觉模型,在CPU和GPU推理速度可提升1.5~2倍;
+ - 新增 [PP-Tracking](./examples/vision/tracking/pptracking) 和 [RobustVideoMatting](./examples/vision/matting) 等模型;
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+- 🔥 **2022.10.24:Release FastDeploy [release v0.4.0](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/tree/release/0.4.0)**
+ - **🖥️ 服务端部署:推理速度大升级**
+ - 升级 GPU 端到端的优化,在YOLO系列上,模型推理速度从 43ms 提升到 25ms;
+ - 新增 [TinyPose](examples/vision/keypointdetection/tiny_pose) and [PicoDetji lianTinyPose](examples/vision/keypointdetection/det_keypoint_unite)Pipeline部署能力;
+ - **📲 移动端和端侧部署:移动端后端能力升级,支持更多的CV模型**
+ - 集成 Paddle Lite,并保证其使用与服务端常用推理引擎 Paddle Inference、TensorRT、OpenVINO、ONNX Runtime 等一致的开发体验;
+ - 新增 [轻量化目标检测模型](examples/vision/detection/paddledetection/android)和[分类模型](examples/vision/classification/paddleclas/android)的安卓端部署能力;
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Web和小程序部署:新增Web端部署能力**
+ - 集成 Paddle.js部署能力,新增 OCR、目标检测、人像分割背景替换、物体识别等Web端部署能力和Demo(examples/application/js);
## 目录
-* **服务端部署**
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