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jzhang533 9efbbb8820 | 3 weeks ago | |
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.github | 3 weeks ago | |
.mirrors-yapf | 1 month ago | |
.travis | 4 years ago | |
benchmark | 2 years ago | |
dataset | 2 years ago | |
deploy | 9 months ago | |
docs | 9 months ago | |
ppcls | 5 months ago | |
test_tipc | 1 month ago | |
tests | 2 years ago | |
tools | 1 year ago | |
.clang_format.hook | 3 years ago | |
.gitignore | 1 year ago | |
.pre-commit-config.yaml | 1 month ago | |
LICENSE | 4 years ago | |
MANIFEST.in | 3 weeks ago | |
README.md | 1 year ago | |
README_ch.md | 3 months ago | |
README_en.md | 1 year ago | |
__init__.py | 1 year ago | |
hubconf.py | 2 years ago | |
paddleclas.py | 1 year ago | |
pyproject.toml | 3 weeks ago | |
requirements.txt | 1 year ago | |
setup.py | 3 weeks ago | |
version.txt | 3 weeks ago |
简体中文 | English
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-ShiTu图像识别系统应用范围
PULC实用图像分类模型效果展示
🔥2023.3.16 PaddleClas集成了高性能、全场景模型部署方案FastDeploy,欢迎参考指南试用(注意使用develop分支)。
💥 直播回放: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,获取直播回放与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:
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。
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
飞桨低代码开发工具(PaddleX)—— 面向国内外主流AI硬件的飞桨精选模型一站式开发工具。包含如下核心优势:
PaddleX官网地址:https://aistudio.baidu.com/intro/paddlex
PaddleX官方交流频道:https://aistudio.baidu.com/community/channel/610
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 |
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
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。
本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。
我们非常欢迎你为PaddleClas贡献代码,也十分感谢你的反馈。
如果想为PaddleClas贡献代码,可以参考贡献指南。
A treasure chest for visual classification and recognition powered by PaddlePaddle
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