PaddleClas

简介

飞桨图像识别套件PaddleClas是飞桨为工业界和学术界所准备的一个图像识别和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。
PP-ShiTuV2图像识别系统效果展示	PULC实用图像分类模型效果展示
📣 近期更新

💥 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）
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：
- 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，
- 新增库管理工具，Android Demo全新体验。
2022.9.4 新增生鲜产品自主结算范例库，具体内容可以在AI Studio上体验。
2022.6.15 发布PULC超轻量图像分类实用方案，CPU推理3ms，精度比肩SwinTransformer，覆盖人、车、OCR场景九大常见任务。
2022.5.23 新增人员出入管理范例库，具体内容可以在 AI Studio 上体验。
2022.5.20 上线PP-HGNet, PP-LCNetv2。
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🌟 特性

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、PP-LCNetv2、 PP-LCNet和SSLD半监督知识蒸馏方案等模型，在此基础上打造PULC超轻量图像分类方案和PP-ShiTu图像识别系统。
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
PP-ShiTu图像识别快速体验：点击这里
PP-ShiTuV2 Android Demo APP，可扫描如下二维码，下载体验
## 👫 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
- 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
- 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
🛠️ PP系列模型列表

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
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 / 推理模型识别模型：预训练模型 / 推理模型
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 / 推理模型
PP-LCNetV2 轻量骨干网络	针对Intel CPU设备，适配OpenVINO	PPLCNetV2_base：预训练模型 / 推理模型
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 / 推理模型
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

基于PP-ShiTuV2的生鲜品自助结算：点击这里
基于PULC人员出入视频管理：点击这里
基于PP-ShiTu 的智慧商超商品识别：点击这里
基于PP-ShiTu电梯内电瓶车入室识别：点击这里
📖 文档教程

环境准备
PP-ShiTuV2图像识别系统介绍
- 图像识别快速体验
- 20+应用场景库
- 子模块算法介绍及模型训练
- PipeLine 推理部署
PULC超轻量图像分类实用方案
PP系列骨干网络模型
SSLD半监督知识蒸馏方案
前沿算法
产业实用范例库
30分钟快速体验图像分类
FAQ
社区贡献指南
许可证书
贡献代码
PP-ShiTuV2图像识别系统

PP-ShiTuV2是一个实用的轻量级通用图像识别系统，主要由主体检测、特征学习和向量检索三个模块组成。该系统从骨干网络选择和调整、损失函数的选择、数据增强、学习率变换策略、正则化参数选择、预训练模型使用以及模型裁剪量化多个方面，采用多种策略，对各个模块的模型进行优化，PP-ShiTuV2相比V1，Recall1提升近8个点。更多细节请参考PP-ShiTuV2详细介绍。