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...@@ -49,7 +49,7 @@ Res2Net200_vd预训练模型Top-1精度高达85.1%。 ...@@ -49,7 +49,7 @@ Res2Net200_vd预训练模型Top-1精度高达85.1%。
- [快速安装](./docs/zh_CN/tutorials/install.md) - [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) - [图像识别快速体验](./docs/zh_CN/tutorials/quick_start_recognition.md)
- 算法介绍(更新中) - 算法介绍(更新中)
- [骨干网络模型库和预训练模型介绍](./docs/zh_CN/models/models_intro.md) - [骨干网络模型库和预训练模型介绍](./docs/zh_CN/ImageNet_models_cn.md)
- [主体检测](./docs/zh_CN/application/object_detection.md) - [主体检测](./docs/zh_CN/application/object_detection.md)
- 图像分类 - 图像分类
- [ImageNet分类任务](./docs/zh_CN/tutorials/quick_start_professional.md) - [ImageNet分类任务](./docs/zh_CN/tutorials/quick_start_professional.md)
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...@@ -369,20 +369,3 @@ ViT(Vision Transformer)与DeiT(Data-efficient Image Transformers)系列 ...@@ -369,20 +369,3 @@ ViT(Vision Transformer)与DeiT(Data-efficient Image Transformers)系列
| VGG16 | 0.720 | 0.907 | 5.61769 | 16.40064 | 30.810 | 138.340 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/VGG16_pretrained.pdparams) | | VGG16 | 0.720 | 0.907 | 5.61769 | 16.40064 | 30.810 | 138.340 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/VGG16_pretrained.pdparams) |
| VGG19 | 0.726 | 0.909 | 6.65221 | 20.4334 | 39.130 | 143.650 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/VGG19_pretrained.pdparams) | | VGG19 | 0.726 | 0.909 | 6.65221 | 20.4334 | 39.130 | 143.650 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/VGG19_pretrained.pdparams) |
| DarkNet53 | 0.780 | 0.941 | 4.10829 | 12.1714 | 18.580 | 41.600 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/DarkNet53_pretrained.pdparams) | | DarkNet53 | 0.780 | 0.941 | 4.10829 | 12.1714 | 18.580 | 41.600 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/DarkNet53_pretrained.pdparams) |
<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。
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