diff --git a/README_ch.md b/README_ch.md index 7a2c74c07e66fa8751e4da720dc928e9b4d8c545..c2311f9f649511c078ebf5a00bc1c715e2d6ab23 100644 --- a/README_ch.md +++ b/README_ch.md @@ -16,11 +16,10 @@ - **💥 直播预告：11.1-11.3日每晚8点半**，PaddleClas研发团队详解PP-ShituV2优化策略与真实产业应用。微信扫描下方二维码，关注公众号并填写问卷后进入官方交流群，获取直播链接与20G重磅图像分类学习大礼包（内含20+数据集、4个垂类模型、70+前沿论文集合）
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- -- 🔥️ 2022.9.14 发布**商超零售新革命-生鲜智能结算产业应用**范例 +- 2022.9.14 发布**商超零售新革命-生鲜智能结算产业应用**范例 - **🔥️ 2022.9.13 发布超轻量图像识别系统[PP-ShiTuV2](docs/zh_CN/models/PP-ShiTu/README.md)：** - recall1精度提升8个点，覆盖商品识别、垃圾分类、航拍场景等[20+识别场景](docs/zh_CN/deployment/PP-ShiTu/application_scenarios.md)， @@ -38,41 +37,45 @@ PaddleClas支持多种前沿图像分类、识别相关算法，发布产业级特色骨干网络[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)等模型，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)。
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+ > 上述内容的使用方法建议从文档教程中的快速开始体验 + +## ⚡ 快速开始 + +- 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) +- PP-ShiTuV2 Android Demo APP，可扫描如下二维码，下载体验 + +
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+## 🛠️ PP系列模型列表 -## 🛠️ PP系列模型列表（更新中） +| 模型简介 | 应用场景 | 模型下载链接 | +| --------------------------- | ------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | +| PULC 超轻量图像分类方案 | 固定图像类别分类方案 | 人体、车辆、文字相关9大模型：[模型库连接](./docs/zh_CN/models/PULC/model_list.md) | +| PP-ShituV2 轻量图像识别系统 | 针对场景数据类别频繁变动、类别数据多 | 主体检测模型：[预训练模型](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/pretrain/picodet_PPLCNet_x2_5_mainbody_lite_v1.0_pretrained.pdparams) / [推理模型](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/picodet_PPLCNet_x2_5_mainbody_lite_v1.0_infer.tar)
识别模型：[预训练模型](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/pretrain/PPShiTuV2/general_PPLCNetV2_base_pretrained_v1.0.pdparams) / [推理模型](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/PP-ShiTuV2/general_PPLCNetV2_base_pretrained_v1.0_infer.tar) | +| PP-LCNet 轻量骨干网络 | 针对Intel CPU设备及MKLDNN加速库定制 | PPLCNet_x1_0：[预训练模型](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/legendary_models/PPLCNet_x1_0_pretrained.pdparams) / [推理模型](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/inference/PPLCNet_x1_0_infer.tar) | +| PP-LCNetV2 轻量骨干网络 | 针对Intel CPU设备，适配OpenVINO | PPLCNetV2_base：[预训练模型](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/legendary_models/PPLCNetV2_base_pretrained.pdparams) / [推理模型](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/inference/PPLCNetV2_base_infer.tar) | +| PP-HGNet 高精度骨干网络 | GPU设备上相同推理时间精度更高 | PPHGNet_small：[预训练模型](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/legendary_models/PPHGNet_small_pretrained.pdparams) / [推理模型](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/inference/PPHGNet_small_infer.tar) | -| 模型简介 | 应用场景 | 模型链接 | -| --------------------------- | -------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | -| PULC 超轻量图像分类方案 | 固定图像类别分类 | 人体相关：属性分类（性别\|年龄\|朝向\|穿着\|随身物品）、有/无人分类
车辆相关：车辆分类（颜色\|类型）、有/无车分类、232种交通标志
文字相关：整图4向分类、文本行正反向分类、10种语种分类 | -| PP-ShituV2 轻量图像识别系统 | 场景数据类别频繁变动、类别数据多 | 检测网络、识别网络、图像检索库 | -| PP-LCNet 轻量骨干网络 | 移动端&服务端 | 不同版本xxx | -| PP-HGNet 高精度骨干网络 | 移动端&服务端 | 不同版本xxx | +> 全部模型下载链接可查看 文档教程 中的各模型介绍 ### 产业范例 diff --git a/README_en.md b/README_en.md index f671805da94ddc5f51115dd5403cfb12389791da..ecdc30fcbe1f7cf3e2c9756bd7e17524aabb59f6 100644 --- a/README_en.md +++ b/README_en.md @@ -6,7 +6,7 @@ PaddleClas is an image classification and image recognition toolset for industry and academia, helping users train better computer vision models and apply them in real scenarios. -| PP-ShiTuV2 | PULC实用图像分类模型效果展示 | +| PP-ShiTuV2 | PULC: **P**ractical **U**ltra **L**ight-weight image **C**lassification solutions | | :----------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------: | | | |