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PaddleClas

PaddlePaddle / PaddleClas
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PaddleClas
提交 5128d0bb 编写于 作者: T Tingquan Gao 提交者： Tingquan Gao
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- 🔥️ 2022.9.13发布[PP-ShiTuV2](./docs/zh_CN/PPShiTu/PPShiTuV2_introduction.md)，recall1精度提升8个点，覆盖[20+识别场景](./docs/zh_CN/introduction/ppshitu_application_scenarios.md)，新增[库管理工具](./deploy/shitu_index_manager/)，[Android Demo](./docs/zh_CN/quick_start/quick_start_recognition.md)全新体验。
- 🔥️ 2022.9.13发布[PP-ShiTuV2](docs/zh_CN/models/PP-ShiTu/README.md)，recall1精度提升8个点，覆盖[20+识别场景](docs/zh_CN/deployment/PP-ShiTu/application_scenarios.md)，新增[库管理工具](./deploy/shitu_index_manager/)，[Android Demo](./docs/zh_CN/quick_start/quick_start_recognition.md)全新体验。
- 2022.9.4 新增[生鲜产品自主结算范例库](./docs/zh_CN/samples/Fresh_Food_Recogniiton/README.md)，具体内容可以在AI Studio上体验。
- 2022.6.15 发布[PULC超轻量图像分类实用方案](docs/zh_CN/PULC/PULC_train.md)，CPU推理3ms，精度比肩SwinTransformer，覆盖人、车、OCR场景九大常见任务。
- 2022.6.15 发布[PULC超轻量图像分类实用方案](docs/zh_CN/training/PULC.md)，CPU推理3ms，精度比肩SwinTransformer，覆盖人、车、OCR场景九大常见任务。
- 2022.5.23 新增[人员出入管理范例库](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4094475)，具体内容可以在 AI Studio 上体验。
- 2022.5.20 上线[PP-HGNet](./docs/zh_CN/models/ImageNet1k/PP-HGNet.md), [PP-LCNetv2](./docs/zh_CN/models/ImageNet1k/PP-LCNetV2.md)。
- [more](docs/zh_CN/version_history.md)
- 2022.5.20 上线[PP-HGNet](./docs/zh_CN/models/PP-HGNet.md), [PP-LCNetv2](./docs/zh_CN/models/PP-LCNetV2.md)。
- [more](./docs/zh_CN/others/update_history.md)
## 特性
PaddleClas发布了[PP-HGNet](docs/zh_CN/models/PP-HGNet.md)、[PP-LCNetv2](docs/zh_CN/models/PP-LCNetV2.md)、 [PP-LCNet](docs/zh_CN/models/PP-LCNet.md)和[SSLD半监督知识蒸馏方案](docs/zh_CN/advanced_tutorials/ssld.md)等算法，
并支持多种图像分类、识别相关算法，在此基础上打造[PULC超轻量图像分类方案](docs/zh_CN/PULC/PULC_quickstart.md)和[PP-ShiTu图像识别系统](./docs/zh_CN/quick_start/quick_start_recognition.md)。
PaddleClas发布了[PP-HGNet](docs/zh_CN/models/ImageNet1k/PP-HGNet.md)、[PP-LCNetv2](docs/zh_CN/models/ImageNet1k/PP-LCNetV2.md)、 [PP-LCNet](docs/zh_CN/models/ImageNet1k/PP-LCNet.md)和[SSLD半监督知识蒸馏方案](docs/zh_CN/training/advanced/ssld.md)等算法，
并支持多种图像分类、识别相关算法，在此基础上打造[PULC超轻量图像分类方案](docs/zh_CN/quick_start/PULC.md)和[PP-ShiTu图像识别系统](./docs/zh_CN/quick_start/quick_start_recognition.md)。
![](https://user-images.githubusercontent.com/11568925/189267545-7a6eefa0-b4fc-4ed0-ae9d-7c6d53f59798.png)
......@@ -59,7 +55,7 @@ PaddleClas发布了[PP-HGNet](docs/zh_CN/models/PP-HGNet.md)、[PP-LCNetv2](docs
## 快速体验
PULC超轻量图像分类方案快速体验：[点击这里](docs/zh_CN/PULC/PULC_quickstart.md)
PULC超轻量图像分类方案快速体验：[点击这里](docs/zh_CN/quick_start/PULC.md)
PP-ShiTu图像识别快速体验：[点击这里](./docs/zh_CN/quick_start/quick_start_recognition.md)
......@@ -75,66 +71,66 @@ PP-ShiTuV2 Android Demo APP，可扫描如下二维码，下载体验
- 基于PP-ShiTu v2的生鲜品自助结算： [点击这里](./docs/zh_CN/samples/Fresh_Food_Recogniiton/README.md)
- 基于PULC人员出入视频管理： [点击这里](./docs/zh_CN/samples/Personnel_Access/README.md)
- 基于 PP-ShiTu 的智慧商超商品识别：[点击这里](./docs/zh_CN/Goods_Recognition/README.md)
- 基于 PP-ShiTu 的智慧商超商品识别：[点击这里](./docs/zh_CN/samples/Goods_Recognition/README.md)
- 基于PP-ShiTu电梯内电瓶车入室识别：[点击这里](./docs/zh_CN/samples//Electromobile_In_Elevator_Detection/README.md)
## 文档教程
- [环境准备](docs/zh_CN/installation/install_paddleclas.md)
- [PP-ShiTuV2图像识别系统介绍](./docs/zh_CN/PPShiTu/PPShiTuV2_introduction.md)
- [环境准备](docs/zh_CN/installation.md)
- [PP-ShiTuV2图像识别系统介绍](docs/zh_CN/models/PP-ShiTu/README.md)
- [图像识别快速体验](docs/zh_CN/quick_start/quick_start_recognition.md)
- [20+应用场景库](docs/zh_CN/introduction/ppshitu_application_scenarios.md)
- [20+应用场景库](docs/zh_CN/deployment/PP-ShiTu/application_scenarios.md)
- 子模块算法介绍及模型训练
- [主体检测](./docs/zh_CN/image_recognition_pipeline/mainbody_detection.md)
- [特征提取模型](./docs/zh_CN/image_recognition_pipeline/feature_extraction.md)
- [向量检索](./docs/zh_CN/image_recognition_pipeline/vector_search.md)
- [哈希编码](docs/zh_CN/image_recognition_pipeline/deep_hashing.md)
- [主体检测](docs/zh_CN/training/PP-ShiTu/mainbody_detection.md)
- [特征提取模型](docs/zh_CN/training/PP-ShiTu/feature_extraction.md)
- [向量检索](docs/zh_CN/deployment/PP-ShiTu/vector_search.md)
- [哈希编码](docs/zh_CN/training/PP-ShiTu/deep_hashing.md)
- PipeLine 推理部署
- [基于python预测引擎推理](docs/zh_CN/inference_deployment/python_deploy.md#2)
- [基于python预测引擎推理](docs/zh_CN/deployment/image_classification/python.md#2)
- [基于C++预测引擎推理](deploy/cpp_shitu/readme.md)
- [服务化部署](docs/zh_CN/inference_deployment/recognition_serving_deploy.md)
- [端侧部署](docs/zh_CN/inference_deployment/lite_shitu.md)
- [库管理工具](docs/zh_CN/inference_deployment/shitu_gallery_manager.md)
- [PULC超轻量图像分类实用方案](docs/zh_CN/PULC/PULC_train.md)
- [超轻量图像分类快速体验](docs/zh_CN/PULC/PULC_quickstart.md)
- [超轻量图像分类模型库](docs/zh_CN/PULC/PULC_model_list.md)
- [PULC有人/无人分类模型](docs/zh_CN/PULC/PULC_person_exists.md)
- [PULC人体属性识别模型](docs/zh_CN/PULC/PULC_person_attribute.md)
- [PULC佩戴安全帽分类模型](docs/zh_CN/PULC/PULC_safety_helmet.md)
- [PULC交通标志分类模型](docs/zh_CN/PULC/PULC_traffic_sign.md)
- [PULC车辆属性识别模型](docs/zh_CN/PULC/PULC_vehicle_attribute.md)
- [PULC有车/无车分类模型](docs/zh_CN/PULC/PULC_car_exists.md)
- [PULC含文字图像方向分类模型](docs/zh_CN/PULC/PULC_text_image_orientation.md)
- [PULC文本行方向分类模型](docs/zh_CN/PULC/PULC_textline_orientation.md)
- [PULC语种分类模型](docs/zh_CN/PULC/PULC_language_classification.md)
- [模型训练](docs/zh_CN/PULC/PULC_train.md)
- [服务化部署](docs/zh_CN/deployment/PP-ShiTu/paddle_serving.md)
- [端侧部署](docs/zh_CN/deployment/PP-ShiTu/paddle_lite.md)
- [库管理工具](docs/zh_CN/deployment/PP-ShiTu/gallery_manager.md)
- [PULC超轻量图像分类实用方案](docs/zh_CN/training/PULC.md)
- [超轻量图像分类快速体验](docs/zh_CN/quick_start/PULC.md)
- [超轻量图像分类模型库](docs/zh_CN/models/PULC/model_list.md)
- [PULC有人/无人分类模型](docs/zh_CN/models/PULC/PULC_person_exists.md)
- [PULC人体属性识别模型](docs/zh_CN/models/PULC/PULC_person_attribute.md)
- [PULC佩戴安全帽分类模型](docs/zh_CN/models/PULC/PULC_safety_helmet.md)
- [PULC交通标志分类模型](docs/zh_CN/models/PULC/PULC_traffic_sign.md)
- [PULC车辆属性识别模型](docs/zh_CN/models/PULC/PULC_vehicle_attribute.md)
- [PULC有车/无车分类模型](docs/zh_CN/models/PULC/PULC_car_exists.md)
- [PULC含文字图像方向分类模型](docs/zh_CN/models/PULC/PULC_text_image_orientation.md)
- [PULC文本行方向分类模型](docs/zh_CN/models/PULC/PULC_textline_orientation.md)
- [PULC语种分类模型](docs/zh_CN/models/PULC/PULC_language_classification.md)
- [模型训练](docs/zh_CN/training/PULC.md)
- 推理部署
- [基于python预测引擎推理](docs/zh_CN/inference_deployment/python_deploy.md#1)
- [基于C++预测引擎推理](docs/zh_CN/inference_deployment/cpp_deploy.md)
- [服务化部署](docs/zh_CN/inference_deployment/classification_serving_deploy.md)
- [端侧部署](docs/zh_CN/inference_deployment/paddle_lite_deploy.md)
- [Paddle2ONNX模型转化与预测](deploy/paddle2onnx/readme.md)
- [基于python预测引擎推理](docs/zh_CN/deployment/image_classification/python.md#1)
- [基于C++预测引擎推理](docs/zh_CN/deployment/image_classification/cpp/linux.md)
- [服务化部署](docs/zh_CN/deployment/image_classification/paddle_serving.md)
- [端侧部署](docs/zh_CN/deployment/image_classification/paddle_lite.md)
- [Paddle2ONNX模型转化与预测](docs/zh_CN/deployment/image_classification/paddle2onnx.md)
- [模型压缩](deploy/slim/README.md)
- PP系列骨干网络模型
- [PP-HGNet](docs/zh_CN/models/PP-HGNet.md)
- [PP-LCNetv2](docs/zh_CN/models/PP-LCNetV2.md)
- [PP-LCNet](docs/zh_CN/models/PP-LCNet.md)
- [SSLD半监督知识蒸馏方案](docs/zh_CN/advanced_tutorials/ssld.md)
- [PP-HGNet](docs/zh_CN/models/ImageNet1k/PP-HGNet.md)
- [PP-LCNetv2](docs/zh_CN/models/ImageNet1k/PP-LCNetV2.md)
- [PP-LCNet](docs/zh_CN/models/ImageNet1k/PP-LCNet.md)
- [SSLD半监督知识蒸馏方案](docs/zh_CN/training/advanced/ssld.md)
- 前沿算法
- [骨干网络和预训练模型库](docs/zh_CN/algorithm_introduction/ImageNet_models.md)
- [骨干网络和预训练模型库](docs/zh_CN/models/ImageNet1k/model_list.md)
- [度量学习](docs/zh_CN/algorithm_introduction/metric_learning.md)
- [ReID](./docs/zh_CN/algorithm_introduction/reid.md)
- [模型压缩](docs/zh_CN/algorithm_introduction/model_prune_quantization.md)
- [ReID](./docs/zh_CN/algorithm_introduction/ReID.md)
- [模型压缩](docs/zh_CN/algorithm_introduction/prune_quantization.md)
- [模型蒸馏](docs/zh_CN/algorithm_introduction/knowledge_distillation.md)
- [数据增强](docs/zh_CN/advanced_tutorials/DataAugmentation.md)
- [数据增强](docs/zh_CN/training/config_discription/data_augmentation.md)
- [产业实用范例库](docs/zh_CN/samples)
- [30分钟快速体验图像分类](docs/zh_CN/quick_start/quick_start_classification_new_user.md)
- FAQ
- [图像识别精选问题](docs/zh_CN/faq_series/faq_2021_s2.md)
- [图像分类精选问题](docs/zh_CN/faq_series/faq_selected_30.md)
- [图像分类FAQ第一季](docs/zh_CN/faq_series/faq_2020_s1.md)
- [图像分类FAQ第二季](docs/zh_CN/faq_series/faq_2021_s1.md)
- [图像分类FAQ第三季](docs/zh_CN/faq_series/faq_2022_s1.md)
- [社区贡献指南](./docs/zh_CN/advanced_tutorials/how_to_contribute.md)
- [图像识别精选问题](docs/zh_CN/FAQ/faq_2021_s2.md)
- [图像分类精选问题](docs/zh_CN/FAQ/faq_selected_30.md)
- [图像分类FAQ第一季](docs/zh_CN/FAQ/faq_2020_s1.md)
- [图像分类FAQ第二季](docs/zh_CN/FAQ/faq_2021_s1.md)
- [图像分类FAQ第三季](docs/zh_CN/FAQ/faq_2022_s1.md)
- [社区贡献指南](docs/zh_CN/community/how_to_contribute.md)
- [许可证书](#许可证书)
- [贡献代码](#贡献代码)
......@@ -147,7 +143,7 @@ PP-ShiTuV2 Android Demo APP，可扫描如下二维码，下载体验
</div>
PP-ShiTuV2是一个实用的轻量级通用图像识别系统，主要由主体检测、特征学习和向量检索三个模块组成。该系统从骨干网络选择和调整、损失函数的选择、数据增强、学习率变换策略、正则化参数选择、预训练模型使用以及模型裁剪量化多个方面，采用多种策略，对各个模块的模型进行优化，PP-ShiTuV2相比V1，Recall1提升近8个点。更多细节请参考[PP-ShiTuV2详细介绍](./docs/zh_CN/PPShiTu/PPShiTuV2_introduction.md)。
PP-ShiTuV2是一个实用的轻量级通用图像识别系统，主要由主体检测、特征学习和向量检索三个模块组成。该系统从骨干网络选择和调整、损失函数的选择、数据增强、学习率变换策略、正则化参数选择、预训练模型使用以及模型裁剪量化多个方面，采用多种策略，对各个模块的模型进行优化，PP-ShiTuV2相比V1，Recall1提升近8个点。更多细节请参考[PP-ShiTuV2详细介绍](docs/zh_CN/models/PP-ShiTu/README.md)。
<a name="识别效果展示"></a>
......@@ -216,7 +212,7 @@ PaddleClas提供了覆盖人、车、OCR场景九大常见任务的分类模型
<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。
如果想为PaddleCLas贡献代码，可以参考[贡献指南](./docs/zh_CN/advanced_tutorials/how_to_contribute.md)。
如果想为PaddleCLas贡献代码，可以参考[贡献指南](docs/zh_CN/community/how_to_contribute.md)。
- 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。
......
README_en.md
浏览文件 @ 5128d0bb
......@@ -68,18 +68,18 @@ Quick experience of **P**ractical **U**ltra **L**ight-weight image **C**lassific
- [Install PaddleClas Environment](./docs/en/installation/install_paddleclas_en.md)
- [PP-ShiTuV2 Image Recognition Systems Introduction](./docs/en/PPShiTu/PPShiTuV2_introduction.md)
- [Image Recognition Quick Start](docs/en/quick_start/quick_start_recognition_en.md)
- [20+ application scenarios](docs/zh_CN/introduction/ppshitu_application_scenarios.md)
- [20+ application scenarios](docs/zh_CN/deployment/PP-ShiTu/application_scenarios.md)
- Submodule Introduction and Model Training
- [Mainbody Detection](./docs/zh_CN/image_recognition_pipeline/mainbody_detection.md)
- [Mainbody Detection](docs/zh_CN/training/PP-ShiTu/mainbody_detection.md)
- [Feature Extraction](./docs/en/image_recognition_pipeline/feature_extraction_en.md)
- [Vector Search](./docs/en/image_recognition_pipeline/vector_search_en.md)
- [Hash Encoding](./docs/zh_CN/image_recognition_pipeline/deep_hashing.md)
- [Hash Encoding](docs/zh_CN/training/PP-ShiTu/deep_hashing.md)
- PipeLine Inference and Deployment
- [Python Inference](docs/en/inference_deployment/python_deploy_en.md)
- [C++ Inference](deploy/cpp_shitu/readme_en.md)
- [Serving Deployment](docs/en/inference_deployment/recognition_serving_deploy_en.md)
- [Lite Deployment](docs/en/inference_deployment/paddle_lite_deploy_en.md)
- [Shitu Gallery Manager Tool](docs/zh_CN/inference_deployment/shitu_gallery_manager.md)
- [Shitu Gallery Manager Tool](docs/zh_CN/deployment/PP-ShiTu/gallery_manager.md)
- [Practical Ultra Light-weight image Classification solutions](./docs/en/PULC/PULC_train_en.md)
- [PULC Quick Start](docs/en/PULC/PULC_quickstart_en.md)
- [PULC Model Zoo](docs/en/PULC/PULC_model_list_en.md)
......
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