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# PaddleX产线列表(DCU)

## 1、基础产线

<table>
    <tr>
        <th width="10%">产线名称</th>
        <th width="10%">产线模块</th>
        <th width="10%">星河社区体验地址</th>
        <th width="50%">产线介绍</th>
        <th width="20%">适用场景</th>
    </tr>
  <tr>
    <td>通用图像分类</td>
    <td>图像分类</td>
    <td><a href="https://aistudio.baidu.com/community/app/100061/webUI">在线体验</a></td>
    <td>图像分类是一种将图像分配到预定义类别的技术。它广泛应用于物体识别、场景理解和自动标注等领域。图像分类可以识别各种物体，如动物、植物、交通标志等，并根据其特征将其归类。通过使用深度学习模型，图像分类能够自动提取图像特征并进行准确分类。</td>
    <td>
    <ul>
        <li>商品图片的自动分类和识别</li>
        <li>流水线上不合格产品的实时监控</li>
        <li>安防监控中人员的识别</li>
      </ul>
  </tr>
  <tr>
    <td>通用语义分割</td>
    <td>语义分割</td>
    <td><a href="https://aistudio.baidu.com/community/app/100062/webUI?source=appCenter">在线体验</a></td>
    <td>语义分割是一种计算机视觉技术，旨在将图像中的每个像素分配到特定的类别，从而实现对图像内容的精细化理解。语义分割不仅要识别出图像中的物体类型，还要对每个像素进行分类，这样使得同一类别的区域能够被完整标记。例如，在一幅街景图像中，语义分割可以将行人、汽车、天空和道路等不同类别的部分逐像素区分开来，形成一个详细的标签图。这项技术广泛应用于自动驾驶、医学影像分析和人机交互等领域，通常依赖于深度学习模型（如FCN、U-Net等），通过卷积神经网络（CNN）来提取特征并实现高精度的像素级分类，从而为进一步的智能分析提供基础。</td>
    <td>
    <ul>
        <li>地理信息系统中卫星图像的分析</li>
        <li>机器人视觉中障碍物</li>
        <li>通行区域的物体的分割</li>
        <li>电影制作中前景和背景的分离</li>
      </ul>
    </td>
  </tr>
</table>

## 2、特色产线
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