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README_cn.md

-简体中文 | [English](README.md)
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-# PaddleClas
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-## 简介
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-飞桨图像分类套件PaddleClas是飞桨为工业界和学术界所准备的一个图像分类任务的工具集，助力使用者训练出更好的视觉模型和应用落地。
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-**近期更新**
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-- 2021.06.16 PaddleClas v2.2版本升级
-   - 集成Metric learning，向量检索等组件。
-   - 新增商品识别、动漫人物识别、车辆识别和logo识别等4个图像识别应用。
-   - 新增LeViT、Twins、TNT、DLA、HarDNet、RedNet系列30个预训练模型，精度与论文大致持平。
-- [more](./docs/zh_CN/update_history.md)
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-## 特性
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-- 完整的图像识别解决方案：集成了检测、特征学习、检索等模块，广泛适用于各类图像识别任务。
-提供商品识别、车辆识别、logo识别和动漫人物识别等4个示例解决方案。
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-- 丰富的预训练模型库：提供了29个系列共134个ImageNet预训练模型，其中6个精选系列模型支持结构快速修改。
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-- 全面易用的特征学习组件：集成大量度量学习方法，通过配置文件即可随意组合切换。
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-- SSLD知识蒸馏：基于该方案蒸馏模型的识别准确率普遍提升3%以上。
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-- 数据增广：支持AutoAugment、Cutout、Cutmix等8种数据增广算法详细介绍、代码复现和在统一实验环境下的效果评估。
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-## 欢迎加入技术交流群
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-* 微信扫描下面左方二维码添加飞桨小姐姐的微信，添加成功后私信小姐姐暗号【分类】，即可收到微信群进群邀请。
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-* 您也可以扫描下面的QQ群二维码， 加入PaddleClas QQ交流群。获得更高效的问题答疑，与各行各业开发者充分交流，期待您的加入。
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-## 文档教程
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-- [快速安装](./docs/zh_CN/tutorials/install.md)
-- [图像识别快速体验](./docs/zh_CN/tutorials/quick_start_recognition.md)
-- [图像分类快速体验](./docs/zh_CN/tutorials/quick_start_new_user.md)
-- 算法介绍
-    - [骨干网络模型库和预训练模型介绍](./docs/zh_CN/models/models_intro.md)
-    - [主体检测](./docs/zh_CN/application/object_detection.md)
-    - 图像分类
-        - [ImageNet分类任务](./docs/zh_CN/tutorials/quick_start_professional.md)
-    - 特征学习
-        - [商品识别](./docs/zh_CN/application/product_recognition.md)
-        - [车辆识别](./docs/zh_CN/application/vehicle_fine_grained_classfication.md)
-        - [车辆ReID](./docs/zh_CN/application/vehicle_reid.md)
-        - [logo识别](./docs/zh_CN/application/logo_recognition.md)
-        - [动漫人物识别](./docs/zh_CN/application/cartoon_character_recognition.md)
-    - [向量检索](./deploy/vector_search/README.md)
-- 模型训练/评估
-    - [图像分类任务](./docs/zh_CN/tutorials/getting_started.md)
-    - [特征学习任务](./docs/zh_CN/application/feature_learning.md)
-- 模型预测
-    - [基于训练引擎预测推理](./docs/zh_CN/tutorials/getting_started.md)
-    - [基于Python预测引擎预测推理](./docs/zh_CN/tutorials/getting_started.md)
-    - [基于C++预测引擎预测推理](./deploy/cpp_infer/readme.md)
-    - [服务化部署](./deploy/hubserving/readme.md)
-    - [端侧部署](./deploy/lite/readme.md)
-    - [whl包预测](./docs/zh_CN/whl.md)
-    - [模型量化压缩](deploy/slim/quant/README.md)
-- 高阶使用
-    - [知识蒸馏](./docs/zh_CN/advanced_tutorials/distillation/distillation.md)
-    - [模型量化](./docs/zh_CN/extension/paddle_quantization.md)
-    - [数据增广](./docs/zh_CN/advanced_tutorials/image_augmentation/ImageAugment.md)
-    - [代码解析与社区贡献指南](./docs/zh_CN/tutorials/quick_start_community.md)
-- FAQ(暂停更新)
-    - [图像分类任务FAQ](docs/zh_CN/faq.md)
-- [许可证书](#许可证书)
-- [贡献代码](#贡献代码)
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-<a name="许可证书"></a>
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-## 许可证书
-本项目的发布受<a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCLS/blob/master/LICENSE">Apache 2.0 license</a>许可认证。
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-<a name="贡献代码"></a>
-## 贡献代码
-我们非常欢迎你为PaddleClas贡献代码，也十分感谢你的反馈。
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-- 非常感谢[nblib](https://github.com/nblib)修正了PaddleClas中RandErasing的数据增广配置文件。
-- 非常感谢[chenpy228](https://github.com/chenpy228)修正了PaddleClas文档中的部分错别字。
-- 非常感谢[jm12138](https://github.com/jm12138)为PaddleClas添加ViT，DeiT系列模型和RepVGG系列模型。
-- 非常感谢[FutureSI](https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/76563)对PaddleClas代码的解析与总结。
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-我们非常欢迎你为PaddleClas贡献代码，也十分感谢你的反馈。