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PaddlePaddle
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4月 07, 2020
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## 简介
PaddleCLS的目的是为工业界和学术界提供一个图像分类任务相关的百宝箱,特色如下:
-
模型库:
提供
17种分类网络结构以及调参技巧,118个分类预训练模型以及性能评估
-
模型库:17种分类网络结构以及调参技巧,118个分类预训练模型以及性能评估
-
高阶使用:
提供
高精度的实用模型蒸馏方案(准确率82.39%的ResNet50_vd和78.9%的MobileNetV3)、8种数据增广方法的复现和验证
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高阶使用:高精度的实用模型蒸馏方案(准确率82.39%的ResNet50_vd和78.9%的MobileNetV3)、8种数据增广方法的复现和验证
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应用拓展:
提供
在常见视觉任务的特色方案,包括图像分类领域的迁移学习、通用目标检测、自然场景文字检测和识别等
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应用拓展:在常见视觉任务的特色方案,包括图像分类领域的迁移学习、通用目标检测、自然场景文字检测和识别等
-
实用工具:
提供
便于工业应用部署的实用工具,包括TensorRT预测、移动端预测、INT8量化和多机训练
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实用工具:便于工业应用部署的实用工具,包括TensorRT预测、移动端预测、INT8量化和多机训练
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赛事支持:助力多个视觉全球挑战赛取得领先成绩,包括2018年Kaggle Open Images V4图像目标检测挑战赛冠军、2019年Kaggle地标检索挑战赛亚军等
...
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