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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。
• 2021.04.15
  • 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FAQ30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。