From dc4a35feb699f5e3a6ae5d3d6a40e975f58461b6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: dyning Date: Fri, 10 Apr 2020 01:00:39 +0800 Subject: [PATCH] Update README.md --- README.md | 12 ++++++------ 1 file changed, 6 insertions(+), 6 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 7ea11ade..41fd9366 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -2,11 +2,11 @@ ## 简介 PaddleClas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：17种分类网络结构以及训练技巧，118个分类预训练模型以及性能评估 +- 模型库：25种分类网络结构以及训练技巧，117个分类预训练模型以及性能评估 - 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：常见视觉任务的特色方案，包括图像分类领域的迁移学习（百度自研的10w类图像分类预训练模型）、通用目标检测（mAP 47.8%的实用检测方案）、自然场景文字检测和识别等 +- 应用拓展：常见视觉任务的特色方案，包括图像分类领域的迁移学习（百度自研的10w类图像分类预训练模型）和通用目标检测（mAP 47.8%的实用检测方案）等 - 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、多机训练、PaddleHub等 @@ -18,13 +18,13 @@ PaddleClas的目的是为工业界和学术界提供一个图像分类任务相 -基于ImageNet1k分类数据集，PaddleClas提供ResNet、ResNet_vd、EfficientNet、Res2Net、HRNet、MobileNetV3等17种常用分类网络结构的简单介绍，论文指标复现配置，以及在复现过程中的训练技巧。与此同时，PaddleClas也提供了118个图像分类预训练模型，并且基于TensorRT评估了所有模型的GPU预测时间，以及在骁龙855（SD855）上评估了移动端模型的CPU预测时间和存储大小。 +基于ImageNet1k分类数据集，PaddleClas提供ResNet、ResNet_vd、EfficientNet、Res2Net、HRNet、MobileNetV3等25种常用分类网络结构的简单介绍，论文指标复现配置，以及在复现过程中的训练技巧。与此同时，PaddleClas也提供了117个图像分类预训练模型，并且基于TensorRT评估了所有模型的GPU预测时间，以及在骁龙855（SD855）上评估了移动端模型的CPU预测时间和存储大小。 -上图展示了一些适合服务器端应用的模型，使用V100 GPU，FP16和TensorRT预测一个batch的时间，其中batch_size=32，图中ResNet50_vd_ssld，是采用PaddleClas提供的SSLD蒸馏方法训练的模型。不同模型的FLOPS和Parameters、FP16和FP32的预测时间以及不同batch_size的预测时间正在持续更新中。 +上图展示了一些适合服务器端应用的模型，使用V100，FP16和TensorRT预测一个batch的时间，其中batch_size=32，图中ResNet50_vd_ssld，是采用PaddleClas提供的SSLD蒸馏方法训练的模型。图中相同颜色和符号的点代表同一系列不同规模的模型。不同模型的FLOPS和Parameters、FP16和FP32的预测时间以及不同batch_size的预测时间正在持续更新中。
+src="docs/images/models/mobile_arm_top1.png" width="600">
上图展示了一些适合移动端应用的模型，在SD855上预测一张图像的CPU时间以及模型的存储大小。图中MV3_large_x1_0_ssld（M是MobileNet的简称），MV3_small_x1_0_ssld和MV1_ssld，是采用PaddleClas提供的SSLD蒸馏方法训练的模型。MV3_large_x1_0_ssld_int8是进一步进行INT8量化的模型。不同模型的FLOPS和Parameters、以及更多的GPU预测时间正在持续更新中。 @@ -66,7 +66,7 @@ src="docs/images/image_aug/main_image_aug.png" width="600"> ### 图像分类的迁移学习 -在实际应用中，由于训练数据的匮乏，往往将ImageNet1K数据集训练的分类模型作为预训练模型，进行图像分类的迁移学习。为了进一步助力实际问题的解决，PaddleClas计划开源百度自研的基于10万种类别，4千多万的有标签数据训练的预训练模型，同时给出不同的超参搜索方法。该部分内容正在持续更新中。 +在实际应用中，由于训练数据的匮乏，往往将ImageNet1K数据集训练的分类模型作为预训练模型，进行图像分类的迁移学习。为了进一步助力实际问题的解决，PaddleClas计划开源百度自研的基于10万种类别，4千多万的有标签数据训练的预训练模型，同时给出多种超参搜索方法。该部分内容正在持续更新中。 ### 通用目标检测 -- GitLab