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Author: FlyingQianMM

README.md

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 ### 发布产业实践案例：钢筋计数、缺陷检测、机械手抓取、工业表计读数、Windows系统下使用C#语言部署。[欢迎体验](./examples)
 
-### 升级PaddleX GUI，支持30系列显卡、新增模型PP-YOLO V2、PP-YOLO Tiny 、BiSeNetV2。[欢迎体验](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/docs/install.md#2-padldex-gui%E5%BC%80%E5%8F%91%E6%A8%A1%E5%BC%8F%E5%AE%89%E8%A3%85)
+### 升级PaddleX GUI，支持30系列显卡、新增模型PP-YOLO V2、PP-YOLO Tiny 、BiSeNetV2，新增导出API训练脚本功能，无缝切换PaddleX API训练。[欢迎体验](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/docs/install.md#2-padldex-gui%E5%BC%80%E5%8F%91%E6%A8%A1%E5%BC%8F%E5%AE%89%E8%A3%85)
 
 [![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-red.svg)](LICENSE) [![Version](https://img.shields.io/github/release/PaddlePaddle/PaddleX.svg)](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/releases) ![python version](https://img.shields.io/badge/python-3.6+-orange.svg) ![support os](https://img.shields.io/badge/os-linux%2C%20win%2C%20mac-yellow.svg)
  ![QQGroup](https://img.shields.io/badge/QQ_Group-1045148026-52B6EF?style=social&logo=tencent-qq&logoColor=000&logoWidth=20)
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 ## 版本更新
 
+- **2021.09.10 v2.0.0**
+
+  PaddleX 2.0动态图版本正式发布，PaddleX API、PaddleX GUI开发模式全面支持飞桨2.0动态图。PaddleX GUI新增导出API训练脚本功能，无缝切换PaddleX API训练。PaddleX python预测部署完备, PaddleX模型使用2个API即可快速完成部署。详细内容请参考[版本更新文档](./docs/CHANGELOG.md)
+
 - **2021.07.06 v2.0.0-rc3**
 
   PaddleX部署全面升级，支持飞桨视觉套件PaddleDetection、PaddleClas、PaddleSeg、PaddleX的端到端统一部署能力。全新发布Manufacture SDK，提供工业级多端多平台部署加速的预编译飞桨部署开发包（SDK），通过配置业务逻辑流程文件即可以低代码方式快速完成推理部署。发布产业实践案例：钢筋计数、缺陷检测、机械手抓取、工业表计读数、Windows系统下使用C#语言部署。升级PaddleX GUI，支持30系列显卡、新增模型PP-YOLO V2、PP-YOLO Tiny 、BiSeNetV2。详细内容请参考[版本更新文档](./docs/CHANGELOG.md)

docs/CHANGELOG.md

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 ## 最新版本信息
 
+- **2021.09.10 v2.0.0**
+
+  * PaddleX API
+    - 新增检测任务和实例分割任务的预测结果可视化、以及预测错误原因分析，辅助分析模型效果
+    - 新增检测任务的负样本优化，抑制背景区域的误检
+    - 完善语义分割任务的预测结果，支持返回预测类别和归一化后的预测置信度
+    - 完善图像分类任务的预测结果，支持返回归一化后的预测置信度
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+  * 预测部署
+    - 完备PaddleX python预测部署, PaddleX模型使用2个API即可快速完成部署
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+  * PaddleX GUI
+    - 新增导出API训练脚本功能，无缝切换PaddleX API训练
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 - **2021.07.06 v2.0.0-rc3**
 
   * PaddleX部署全面升级，支持飞桨视觉套件PaddleDetection、PaddleClas、PaddleSeg、PaddleX的端到端统一部署能力。[使用教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/develop/deploy/cpp)