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# PaddleClas
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<img src="./docs/images/recognition.gif"  width = "200" />
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## 简介
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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。
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- 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,精度与论文大致持平。
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- 2021.05.14
   - 添加`SwinTransformer` 系列模型,在ImageNet-1k上,Top1 Acc可达87.19%
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- 2021.04.15
   - 添加`MixNet_L``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%
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- [more](./docs/zh_CN/update_history.md)
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## 特性
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<img src="./docs/images/structure.png"  width = "200" />
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- 完整的图像识别解决方案:集成了检测、特征学习、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个示例解决方案。
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- 丰富的预训练模型库:提供了29个系列共134个ImageNet预训练模型,其中6个精选系列模型支持结构快速修改。
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- 全面易用的特征学习组件:集成大量度量学习方法,通过配置文件即可随意组合切换。
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- SSLD知识蒸馏:基于该方案蒸馏模型的识别准确率普遍提升3%以上。
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- 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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## 欢迎加入技术交流群
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* 您也可以扫描下面的微信群二维码, 加入PaddleClas 微信交流群。获得更高效的问题答疑,与各行各业开发者充分交流,期待您的加入。
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<img src="./docs/images/wx_group.jpeg"  width = "200" />
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## 文档教程

- [快速安装](./docs/zh_CN/tutorials/install.md)
- [图像识别快速体验](./docs/zh_CN/tutorials/quick_start_recognition.md)
- [图像分类快速体验](./docs/zh_CN/tutorials/quick_start_new_user.md)
- 算法介绍
    - [骨干网络模型库和预训练模型介绍](./docs/zh_CN/models/models_intro.md)
    - [主体检测](./docs/zh_CN/application/object_detection.md)
    - 图像分类
        - [ImageNet分类任务](./docs/zh_CN/tutorials/quick_start_professional.md)
    - 特征学习
        - [商品识别](./docs/zh_CN/application/product_recognition.md)
        - [车辆识别](./docs/zh_CN/application/vehicle_reid.md)
        - [logo识别](./docs/zh_CN/application/logo_recognition.md)
        - [动漫人物识别](./docs/zh_CN/application/cartoon_character_recognition.md)
    - [向量检索](./deploy/vector_search/README.md)
- 模型训练/评估
    - [图像分类任务](./docs/zh_CN/tutorials/getting_started.md)
    - [特征学习任务](./docs/zh_CN/application/feature_learning.md)
- 模型预测(更新中)
    - [基于Python预测引擎预测推理](./docs/zh_CN/tutorials/getting_started.md)
    - [基于C++预测引擎预测推理](./deploy/cpp_infer/readme.md)
    - [服务化部署](./deploy/hubserving/readme.md)
    - [端侧部署](./deploy/lite/readme.md)
    - [whl包预测](./docs/zh_CN/whl.md)
- 高阶使用
    - [知识蒸馏](./docs/zh_CN/advanced_tutorials/distillation/distillation.md)
    - [模型量化](./docs/zh_CN/extension/paddle_quantization.md)
    - [数据增广](./docs/zh_CN/advanced_tutorials/image_augmentation/ImageAugment.md)
- FAQ(暂停更新)
    - [图像分类任务FAQ](docs/zh_CN/faq.md)
- [许可证书](#许可证书)
- [贡献代码](#贡献代码)


<a name="许可证书"></a>

## 许可证书
本项目的发布受<a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCLS/blob/master/LICENSE">Apache 2.0 license</a>许可认证。


<a name="贡献代码"></a>
## 贡献代码
我们非常欢迎你为PaddleClas贡献代码,也十分感谢你的反馈。

- 非常感谢[nblib](https://github.com/nblib)修正了PaddleClas中RandErasing的数据增广配置文件。
- 非常感谢[chenpy228](https://github.com/chenpy228)修正了PaddleClas文档中的部分错别字。
- 非常感谢[jm12138](https://github.com/jm12138)为PaddleClas添加ViT,DeiT系列模型和RepVGG系列模型。
- 非常感谢[FutureSI](https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/76563)对PaddleClas代码的解析与总结。

我们非常欢迎你为PaddleClas贡献代码,也十分感谢你的反馈。