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更新日志

  • 2021.11.1 发布PP-ShiTu技术报告，新增饮料识别demo。
  • 2021.10.23 发布轻量级图像识别系统PP-ShiTu，CPU上0.2s即可完成在10w+库的图像识别。点击这里立即体验。
  • 2021.09.17 发布PP-LCNet系列超轻量骨干网络模型, 在Intel CPU上，单张图像预测速度约5ms，ImageNet-1K数据集上Top1识别准确率达到80.82%，超越ResNet152的模型效果。PP-LCNet的介绍可以参考论文, 或者PP-LCNet模型介绍，相关指标和预训练权重可以从 这里下载。
  • 2021.08.11 更新7个FAQ。
  • 2021.06.29 添加Swin-transformer系列模型，ImageNet1k数据集上Top1 acc最高精度可达87.2%；支持训练预测评估与whl包部署，预训练模型可以从这里下载。
  • 2021.06.22,23,24 PaddleClas官方研发团队带来技术深入解读三日直播课。课程回放：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/24519
  • 2021.06.16 PaddleClas v2.2版本升级，集成Metric learning，向量检索等组件。新增商品识别、动漫人物识别、车辆识别和logo识别等4个图像识别应用。新增LeViT、Twins、TNT、DLA、HarDNet、RedNet系列30个预训练模型。
  • 2021.08.11 更新 7 个FAQ。
  • 2021.06.29 添加 Swin-transformer 系列模型，ImageNet1k 数据集上 Top1 acc 最高精度可达 87.2%；支持训练预测评估与 whl 包部署，预训练模型可以从这里下载。
  • 2021.06.22,23,24 PaddleClas 官方研发团队带来技术深入解读三日直播课。课程回放：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/24519
  • 2021.06.16 PaddleClas v2.2 版本升级，集成 Metric learning，向量检索等组件。新增商品识别、动漫人物识别、车辆识别和 logo 识别等 4 个图像识别应用。新增 LeViT、Twins、TNT、DLA、HarDNet、RedNet 系列 30 个预训练模型。
  • 2021.04.15
    • 添加 MixNet_L 和 ReXNet_3_0 系列模型，在 ImageNet-1k 上 MixNet 模型 Top1 Acc 可达 78.6%，ReXNet 模型可达 82.09%
  • 2021.01.27
    • 添加 ViT 与 DeiT 模型，在 ImageNet 上，ViT 模型 Top-1 Acc 可达 81.05%，DeiT 模型可达 85.5%。
  • 2021.01.08
    • 添加 whl 包及其使用说明，直接安装 paddleclas whl 包，即可快速完成模型预测。
  • 2020.12.16
    • 添加对 cpp 预测的 tensorRT 支持，预测加速更明显。
  • 2020.12.06
    • 添加 SE_HRNet_W64_C_ssld 模型，在 ImageNet 上 Top-1 Acc 可达 0.8475。
  • 2020.11.23
    • 添加 GhostNet_x1_3_ssld 模型，在 ImageNet 上 Top-1 Acc 可达 0.7938。
  • 2020.11.09
    • 添加 InceptionV3 结构和模型，在 ImageNet 上 Top-1 Acc 可达 0.791。
  • 2020.10.20
    • 添加 Res2Net50_vd_26w_4s_ssld 模型，在 ImageNet 上 Top-1 Acc 可达 0.831；添加 Res2Net101_vd_26w_4s_ssld 模型，在 ImageNet 上 Top-1 Acc 可达 0.839。
  • 2020.10.12
    • 添加 Paddle-Lite demo。
  • 2020.10.10
    • 添加 cpp inference demo。
    • 添加 FAQ 30 问。
  • 2020.09.17
    • 添加 HRNet_W48_C_ssld 模型，在 ImageNet 上 Top-1 Acc 可达 0.836；添加 ResNet34_vd_ssld 模型，在 ImageNet 上 Top-1 Acc 可达 0.797。

  • 2020.09.07

    • 添加 HRNet_W18_C_ssld 模型，在 ImageNet 上 Top-1 Acc 可达 0.81162；添加 MobileNetV3_small_x0_35_ssld 模型，在 ImageNet 上 Top-1 Acc 可达 0.5555。

  • 2020.07.14

    • 添加 Res2Net200_vd_26w_4s_ssld 模型，在 ImageNet 上 Top-1 Acc 可达 85.13%。
    • 添加 Fix_ResNet50_vd_ssld_v2 模型，，在 ImageNet 上 Top-1 Acc 可达 84.0%。

  • 2020.06.17

    • 添加英文文档。

  • 2020.06.12

    • 添加对 windows 和 CPU 环境的训练与评估支持。

  • 2020.05.17

    • 添加混合精度训练。

  • 2020.05.09

    • 添加 Paddle Serving 使用文档。
    • 添加 Paddle-Lite 使用文档。
    • 添加 T4 GPU 的 FP32/FP16 预测速度 benchmark。

  • 2020.04.10:

    • 第一次提交。