diff --git a/README_cn.md b/README_cn.md index 07cc1a4e2d98a4f4307936a8f2ce1cddc9775dd2..cdbc9efa3e76f63e840a0585b7a20e709188f214 100644 --- a/README_cn.md +++ b/README_cn.md @@ -7,12 +7,12 @@ 飞桨图像分类套件PaddleClas是飞桨为工业界和学术界所准备的一个图像分类任务的工具集,助力使用者训练出更好的视觉模型和应用落地。 **近期更新** -- 2020.09.17 添加HRNet_W48_C_ssld模型,在ImageNet上Top-1 Acc可达0.836;添加ResNet34_vd_ssld模型,在ImageNet上Top-1 Acc可达0.797。 -- 2020.09.07 添加HRNet_W18_C_ssld模型,在ImageNet上Top-1 Acc可达0.81162;添加MobileNetV3_small_x0_35_ssld模型,在ImageNet上Top-1 Acc可达0.5555。 -- 2020.07.14 添加Res2Net200_vd_26w_4s_ssld模型,在ImageNet上Top-1 Acc可达85.13%;添加Fix_ResNet50_vd_ssld_v2模型,在ImageNet上Top-1 Acc可达84.0%。 +- 2020.09.17 添加 `HRNet_W48_C_ssld `模型,在ImageNet-1k上Top-1 Acc可达83.62%;添加 `ResNet34_vd_ssld `模型,在ImageNet-1k上Top-1 Acc可达79.72%。 +- 2020.09.07 添加 `HRNet_W18_C_ssld `模型,在ImageNet-1k上Top-1 Acc可达81.16%;添加 `MobileNetV3_small_x0_35_ssld `模型,在ImageNet-1k上Top-1 Acc可达55.55%。 +- 2020.07.14 添加 `Res2Net200_vd_26w_4s_ssld `模型,在ImageNet-1k上Top-1 Acc可达85.13%;添加 `Fix_ResNet50_vd_ssld_v2 `模型,在ImageNet-1k上Top-1 Acc可达84.0%。 - 2020.06.17 添加英文文档。 - 2020.06.12 添加对windows和CPU环境的训练与评估支持。 -- 2020.05.17 添加混合精度训练,基于ResNet50模型,精度几乎无损的情况下,训练时间可以减少约40%。 +- 2020.05.17 添加混合精度训练,基于 `ResNet50 `模型,精度几乎无损的情况下,训练时间可以减少约40%。 - [more](./docs/zh_CN/update_history.md) @@ -24,7 +24,7 @@ - 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。 -- 10万类图像分类预训练模型:百度自研并开源了基于10万类数据集训练的ResNet50_vd模型,在一些实际场景中,使用该预训练模型的识别准确率最多可以提升30%。 +- 10万类图像分类预训练模型:百度自研并开源了基于10万类数据集训练的 `ResNet50_vd `模型,在一些实际场景中,使用该预训练模型的识别准确率最多可以提升30%。 - 多种训练方案,包括多机训练、混合精度训练等。