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PaddleClas

PaddlePaddle / PaddleClas
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- **💥 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） - **💥 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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<img src="https://user-images.githubusercontent.com/11568925/189877049-d17ddcea-22d2-44ab-91fe-36d12af3add8.png" width = "150" height = "150"/> <img src="https://user-images.githubusercontent.com/50011306/198980780-602c6eef-11da-4b4e-aa20-c2f6fd547ae5.jpg" width = "150" height = "150"/>
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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)：** - **🔥️ 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)， - 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)，
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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)。 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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<img src="https://user-images.githubusercontent.com/11568925/189267545-7a6eefa0-b4fc-4ed0-ae9d-7c6d53f59798.png"/> <img src="https://user-images.githubusercontent.com/50011306/198961573-06a1a78d-7669-4061-aba5-79e9a2fc84dc.png"/>
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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 > 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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<img src="./docs/images/quick_start/android_demo/PPShiTu_qrcode.png" width = "170" height = "170" />
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## 👫 开源社区 ## 👫 开源社区
* **📑项目合作：** 如果您是企业开发者且有明确的图像分类应用需求，填写[问卷](https://paddle.wjx.cn/vm/hnGOjfn.aspx# )后可免费与官方团队展开不同层次的合作。 * **📑项目合作：** 如果您是企业开发者且有明确的图像分类应用需求，填写[问卷](https://paddle.wjx.cn/vm/hnGOjfn.aspx# )后可免费与官方团队展开不同层次的合作。
* **👫加入社区：** 微信扫描二维码并填写问卷之后，加入交流群领取20G重磅图像分类学习大礼包，内含 * **👫加入社区：** 微信扫描二维码并填写问卷之后，加入交流群领取**20G重磅图像分类学习大礼包**，内含
* **20+场景数据库**，包括各类商品、动植物、航拍图像等数据集 * **20+场景数据库**，包括各类商品、动植物、航拍图像等数据集
* 场景应用**模型集合**：包括人员出入管理、生鲜品识别、商品识别等 * 场景应用**模型集合**：包括人员出入管理、生鲜品识别、商品识别等
* **70+前沿图像分类与识别论文**、历次发版课程视频、PPT与优质社区项目等 * **70+前沿图像分类与识别论文**、历次发版课程视频、PPT与优质社区项目等
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<img src="https://user-images.githubusercontent.com/45199522/173483779-2332f990-4941-4f8d-baee-69b62035fc31.png" width = "150" height = "150"/> <img src="https://user-images.githubusercontent.com/50011306/198980780-602c6eef-11da-4b4e-aa20-c2f6fd547ae5.jpg" width = "150" height = "150"/>
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## ⚡ 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
<div align="center"> ## 🛠️ PP系列模型列表
<img src="./docs/images/quick_start/android_demo/PPShiTu_qrcode.png" width = "170" height = "170" />
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## 🛠️ PP系列模型列表（更新中） | 模型简介 | 应用场景 | 模型下载链接 |
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| 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)<br />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 | > 全部模型下载链接可查看 文档教程 中的各模型介绍
| --------------------------- | -------------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
| 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<br />车辆相关：车辆分类（颜色\|类型）、有/无车分类、232种交通标志<br />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 |
### 产业范例 ### 产业范例
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README_en.md
浏览文件 @ af5fc2f6
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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. 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 |
| :----------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------: | | :----------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------: |
| <img src="./docs/images/shituv2.gif" width = "450" /> | <img src="./docs/images/class_simple_en.gif" width = "600" /> | | <img src="./docs/images/shituv2.gif" width = "450" /> | <img src="./docs/images/class_simple_en.gif" width = "600" /> |
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