* 改进 loss 计算方法。分类 loss 计算最常用的方法就是 cross entropy loss ，我们经过实验发现，在使用 soft label 进行训练时，相对于 cross entropy loss ， KL div loss 对模型性能提升几乎无帮助，但是使用具有对称特性的 JS div loss 时，在多个蒸馏任务上相比 cross entropy loss 均有 0.2% 左右的收益(`76.0%->76.2%`)， SSLD 中也基于 JS div loss 展开实验。
* 改进 loss 计算方法。分类 loss 计算最常用的方法就是 cross entropy loss ，我们经过实验发现，在使用 soft label 进行训练时，相对于 cross entropy loss ， KL div loss 对模型性能提升几乎无帮助，但是使用具有对称特性的 JS div loss 时，在多个蒸馏任务上相比 cross entropy loss 均有 0.2% 左右的收益(`76.0%->76.2%`)， SSLD 中也基于 JS div loss 展开实验。
[1] Cubuk E D, Zoph B, Mane D, et al. Autoaugment: Learning augmentation strategies from data[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2019: 113-123.
[1] Cubuk E D, Zoph B, Mane D, et al. Autoaugment: Learning augmentation strategies from data[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2019: 113-123.
- Windows 环境，目前支持基于 `Visual Studio 2019 Community` 进行编译；此外，如果您希望通过生成 `sln解决方案` 的方式进行编译，可以参考该文档：[https://zhuanlan.zhihu.com/p/145446681](https://zhuanlan.zhihu.com/p/145446681)
- Windows 环境，目前支持基于 `Visual Studio 2019 Community` 进行编译；此外，如果您希望通过生成 `sln解决方案` 的方式进行编译，可以参考该文档：[https://zhuanlan.zhihu.com/p/145446681](https://zhuanlan.zhihu.com/p/145446681)
* 该文档主要介绍基于 Linux 环境下的 PaddleClas C++ 预测流程，如果需要在 Windows 环境下使用预测库进行 C++ 预测，具体编译方法请参考 [Windows下编译教程](./cpp_deploy_on_windows.md)。
* 该文档主要介绍基于 Linux 环境下的 PaddleClas C++ 预测流程，如果需要在 Windows 环境下使用预测库进行 C++ 预测，具体编译方法请参考 [Windows下编译教程](./cpp_deploy_on_windows.md)。
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### 1.1 编译opencv库
### 1.1 编译 opencv 库
* 首先需要从 opencv 官网上下载在 Linux 环境下源码编译的包，以 3.4.7 版本为例，下载及解压缩命令如下：
* 首先需要从 opencv 官网上下载在 Linux 环境下源码编译的包，以 3.4.7 版本为例，下载及解压缩命令如下：
