# 更新日志

- 2021.11.1 发布[PP-ShiTu技术报告](https://arxiv.org/pdf/2111.00775.pdf)，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](../quick_start/quick_start_recognition.md)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](https://arxiv.org/pdf/2109.15099.pdf), 或者[PP-LCNet模型介绍](../models/PP-LCNet.md)，相关指标和预训练权重可以从 [这里](../algorithm_introduction/ImageNet_models.md)下载。
- 2021.08.11 更新7个[FAQ](../faq_series/faq_2021_s2.md)。
- 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](../models/models_intro.md)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](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](../faq_series/faq_2021_s2.md)。
- 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](../models/models_intro.md)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](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。
