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 ### 10万类图像分类预训练模型
 在实际应用中，由于训练数据匮乏，往往将ImageNet1K数据集训练的分类模型作为预训练模型，进行图像分类的迁移学习。然而ImageNet1K数据集的类别只有1000种，预训练模型的特征迁移能力有限。因此百度自研了一个有语义体系的、粒度有粗有细的10w级别的Tag体系，通过人工或半监督方式，至今收集到 5500w+图片训练数据；该系统是国内甚至世界范围内最大规模的图片分类体系和训练集合。PaddleClas提供了在该数据集上训练的ResNet50_vd的模型。下表显示了一些实际应用场景中，使用ImageNet预训练模型和上述10万类图像分类预训练模型的效果比对，使用10万类图像分类预训练模型，识别准确率最高可以提升30%。
 
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 | 数据集   | 数据统计                | ImageNet预训练模型 | 10万类图像分类预训练模型 |
 |:--:|:--:|:--:|:--:|
 | 花卉    | class_num:102<br/>train/val:5789/2396      | 0.7779        | 0.9892        |
@@ -80,6 +82,8 @@ PaddleClas的安装说明、模型训练、预测、评估以及模型微调（f
 | 椅子    | class_num:5<br/>train/val:169/784         | 0.8557        | 0.9077        |
 | 地质    | class_num:4<br/>train/val:671/296         | 0.5719        | 0.6781        |
 
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 10万类图像分类预训练模型下载地址如下，更多的相关内容请参考文档教程中的[**图像分类迁移学习章节**](https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/application/transfer_learning.html#id1)。
 
 - [**10万类预训练模型下载地址**](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet50_vd_10w_pretrained.tar)