diff --git a/README.md b/README.md deleted file mode 100644 index ba4189f0c063c750d505251d9b271ad428603035..0000000000000000000000000000000000000000 --- a/README.md +++ /dev/null @@ -1,148 +0,0 @@ -简体中文 | [English](README_en.md) - -# PaddleClas - -## 简介 - -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。 - -**近期更新** - -- 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，6月22日、23日、24日晚上20:30，[直播地址](https://live.bilibili.com/21689802) -- 🔥🔥🔥: 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。 -- 2021.05.14 添加`SwinTransformer` 系列模型。 -- 2021.04.15 添加`MixNet_L`和`ReXNet_3_0`系列模型。 - -[more](./docs/zh_CN/update_history.md) - -## 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35个系列共164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。 - -- 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。 - -## 图像识别系统效果展示 -
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- -更多效果图请见：[识别效果展示页面](./docs/zh_CN/more_demo.md) - -## 欢迎加入技术交流群 - -* 您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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- -## 快速体验 -图像识别快速体验：[点击这里](./docs/zh_CN/tutorials/quick_start_recognition.md) - -## 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) -- [图像识别系统介绍](#图像识别系统介绍) -- [识别效果展示](#识别效果展示) -- 算法介绍 - - [骨干网络和预训练模型库](./docs/zh_CN/ImageNet_models_cn.md) - - [主体检测](./docs/zh_CN/application/mainbody_detection.md) - - [图像分类](./docs/zh_CN/tutorials/image_classification.md) - - [特征学习](./docs/zh_CN/application/feature_learning.md) - - [商品识别](./docs/zh_CN/application/product_recognition.md) - - [车辆识别](./docs/zh_CN/application/vehicle_recognition.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/tutorials/getting_started_retrieval.md) -- 模型预测 - - [基于Python预测引擎预测推理](./docs/zh_CN/inference.md) - - [基于C++预测引擎预测推理](./deploy/cpp/readme.md)(当前只支持图像分类任务，图像识别更新中) -- 模型部署（当前只支持图像分类任务，图像识别更新中） - - [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) - - - -## 图像识别系统介绍 - - -
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- -整个图像识别系统分为三步：（1）通过一个目标检测模型，检测图像物体候选区域（2）对每个候选区域进行特征提取（3）与检索库中图像进行特征匹配，提取识别结果。 - -对于新的未知类别，无需重新训练模型，只需要在检索库补入该类别图像，重新建立检索库，就可以识别该类别。 - - - -## 识别效果展示 [more](./docs/zh_CN/more_demo.md) -- 商品识别 -
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- -- 动漫人物识别 -
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- -- logo识别 -
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- -- 车辆识别 -
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- - - -## 许可证书 -本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。 - - - -## 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。 diff --git a/README.md b/README.md new file mode 120000 index 0000000000000000000000000000000000000000..13c4f964bb9063f28d6e08dfb8c6b828a81d2536 --- /dev/null +++ b/README.md @@ -0,0 +1 @@ +README_en.md \ No newline at end of file diff --git a/README_ch.md b/README_ch.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ba4189f0c063c750d505251d9b271ad428603035 --- /dev/null +++ b/README_ch.md @@ -0,0 +1,148 @@ +简体中文 | [English](README_en.md) + +# PaddleClas + +## 简介 + +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。 + +**近期更新** + +- 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，6月22日、23日、24日晚上20:30，[直播地址](https://live.bilibili.com/21689802) +- 🔥🔥🔥: 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。 +- 2021.05.14 添加`SwinTransformer` 系列模型。 +- 2021.04.15 添加`MixNet_L`和`ReXNet_3_0`系列模型。 + +[more](./docs/zh_CN/update_history.md) + +## 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35个系列共164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。 + +- 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。 + +## 图像识别系统效果展示 +
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+ +更多效果图请见：[识别效果展示页面](./docs/zh_CN/more_demo.md) + +## 欢迎加入技术交流群 + +* 您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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+ +## 快速体验 +图像识别快速体验：[点击这里](./docs/zh_CN/tutorials/quick_start_recognition.md) + +## 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) +- [图像识别系统介绍](#图像识别系统介绍) +- [识别效果展示](#识别效果展示) +- 算法介绍 + - [骨干网络和预训练模型库](./docs/zh_CN/ImageNet_models_cn.md) + - [主体检测](./docs/zh_CN/application/mainbody_detection.md) + - [图像分类](./docs/zh_CN/tutorials/image_classification.md) + - [特征学习](./docs/zh_CN/application/feature_learning.md) + - [商品识别](./docs/zh_CN/application/product_recognition.md) + - [车辆识别](./docs/zh_CN/application/vehicle_recognition.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/tutorials/getting_started_retrieval.md) +- 模型预测 + - [基于Python预测引擎预测推理](./docs/zh_CN/inference.md) + - [基于C++预测引擎预测推理](./deploy/cpp/readme.md)(当前只支持图像分类任务，图像识别更新中) +- 模型部署（当前只支持图像分类任务，图像识别更新中） + - [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) + + + +## 图像识别系统介绍 + + +
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+ +整个图像识别系统分为三步：（1）通过一个目标检测模型，检测图像物体候选区域（2）对每个候选区域进行特征提取（3）与检索库中图像进行特征匹配，提取识别结果。 + +对于新的未知类别，无需重新训练模型，只需要在检索库补入该类别图像，重新建立检索库，就可以识别该类别。 + + + +## 识别效果展示 [more](./docs/zh_CN/more_demo.md) +- 商品识别 +
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+ + + +## 许可证书 +本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。 + + + +## 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。 diff --git a/README_en.md b/README_en.md index fe914d5999c5280e5c631c31f4cb29221709fc1a..02d75be3f0840fbb0519ca6be7eae227670d3326 100644 --- a/README_en.md +++ b/README_en.md @@ -34,7 +34,7 @@ Four sample solutions are provided, including product recognition, vehicle recog - Data augmentation: Provide 8 data augmentation algorithms such as AutoAugment, Cutout, Cutmix, etc. with detailed introduction, code replication and evaluation of effectiveness in a unified experimental environment. - + ## Image Recognition System Effect Demonstration
@@ -51,7 +51,7 @@ For more effect pictures, please see [Demo images](./docs/en/more_demo.md).
-## Quick Start +## Quick Start Quick experience of image recognition：[Link](./docs/en/tutorials/quick_start_recognition_en.md) ## Tutorials @@ -91,7 +91,7 @@ Quick experience of image recognition：[Link](./docs/en/tutorials/quick_start_r ## Introduction to Image Recognition Systems
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Image recognition can be divided into three steps: diff --git a/docs/images/mainpage/cartoon_vis_en_v1.0.gif b/docs/images/mainpage/cartoon_vis_en_v1.0.gif new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..9450f09c7d309fdf43ec9e3867231fbc212e1c52 Binary files /dev/null and b/docs/images/mainpage/cartoon_vis_en_v1.0.gif differ diff --git a/docs/images/mainpage/cartoon_vis_v1.0.gif b/docs/images/mainpage/cartoon_vis_v1.0.gif new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..86b3f8a2be23aae4ad6e5fb56c121664f101fce8 Binary files /dev/null and b/docs/images/mainpage/cartoon_vis_v1.0.gif differ diff --git a/docs/images/mainpage/logo_vis_en_v1.0.gif b/docs/images/mainpage/logo_vis_en_v1.0.gif new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a3fceb2fda8a3a85b00b322d5ccb7d17e1555d7c Binary files /dev/null and b/docs/images/mainpage/logo_vis_en_v1.0.gif differ diff --git a/docs/images/mainpage/logo_vis_v1.0.gif b/docs/images/mainpage/logo_vis_v1.0.gif new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d8062ac238ba9be2275bd0459edfdbe36a825824 Binary files /dev/null and b/docs/images/mainpage/logo_vis_v1.0.gif differ diff --git a/docs/images/mainpage/product_vis_en_v1.0.gif b/docs/images/mainpage/product_vis_en_v1.0.gif new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..eec44876d9f121ee26e51774dc967a79c273ab0a Binary files /dev/null and b/docs/images/mainpage/product_vis_en_v1.0.gif differ diff --git a/docs/images/mainpage/product_vis_v1.0.gif b/docs/images/mainpage/product_vis_v1.0.gif new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3042aca7e6ff2404a951fa78a35137cedf548555 Binary files /dev/null and b/docs/images/mainpage/product_vis_v1.0.gif differ diff --git a/docs/images/mainpage/recognition_pipeline_en.png b/docs/images/mainpage/recognition_pipeline_en.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..854fe5574c1dc6e9cbd4e60dadda0ad796f8723c Binary files /dev/null and b/docs/images/mainpage/recognition_pipeline_en.png differ diff --git a/docs/images/mainpage/vehicle_vis_en_v1.0.gif b/docs/images/mainpage/vehicle_vis_en_v1.0.gif new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..75e218e9086dadb203826d7b154b2cb08ba90811 Binary files /dev/null and b/docs/images/mainpage/vehicle_vis_en_v1.0.gif differ