## PaddleClas 功能特性

飞桨图像识别套件 PaddleClas 是飞桨为工业界和学术界所准备的一个图像识别任务的工具集，助力使用者训练出更好的视觉模型和应用落地。具体地，它包含以下几个核心特性。


- 实用的图像识别系统：集成了目标检测、特征学习、图像检索等模块，广泛适用于各类图像识别任务。
提供商品识别、车辆识别、 logo 识别和动漫人物识别等4个场景应用示例。

- 丰富的预训练模型库：提供了 36 个系列共 175 个 ImageNet 预训练模型，其中 7 个精选系列模型支持结构快速修改。

- 全面易用的特征学习组件：集成 arcmargin , triplet loss 等 12 度量学习方法，通过配置文件即可随意组合切换。

- SSLD 知识蒸馏： 14 个分类预训练模型，精度普遍提升 3% 以上；其中 ResNet50_vd 模型在 ImageNet-1k 数据集上的 Top-1 精度达到了 84.0% ， Res2Net200_vd 预训练模型 Top-1 精度高达 85.1% 。

- 数据增广：支持 AutoAugment 、 Cutout 、 Cutmix 等 8 种数据增广算法详细介绍、代码复现和在统一实验环境下的效果评估。


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更多关于图像识别快速体验、算法详解、模型训练评估与预测部署方法，请参考[首页README文档教程](../../../README_ch.md)。
