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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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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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