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@ -52,7 +52,7 @@ src="docs/images/distillation/ppcls_distillation_v1.png" width="700">
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### 数据增广
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在图像分类任务中，图像数据的增广是一种常用的正则化方法，可以有效提升图像分类的效果，尤其对于数据量不足或者模型网络较深的场景。PaddleClas支持了最新的8种数据增广算法的复现和在统一实验环境下效果评估，如下图所示。每种数据增广方法的详细介绍、对比的实验环境以及使用正在持续更新中。
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在图像分类任务中，图像数据的增广是一种常用的正则化方法，可以有效提升图像分类的效果，尤其对于数据量不足或者模型网络较大的场景。PaddleClas支持了最新的8种数据增广算法的复现和在统一实验环境下的效果评估，如下图所示。每种数据增广方法的详细介绍、对比的实验环境以及使用正在持续更新中。
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<img
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@ -68,7 +68,7 @@ src="docs/images/image_aug/main_image_aug.png" width="600">
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### 图像分类的迁移学习
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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。
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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。
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### 通用目标检测
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@ -84,13 +84,14 @@ src="docs/images/det/pssdet.png" width="500">
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- [ ] PaddleClas在人脸检测和识别中的特色应用
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## 实用工具
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PaddlePaddle提供了一系列实用工具，便于工业应用部署PaddleClas，详细使用请参考文档教程。
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PaddlePaddle提供了一系列实用工具，便于工业应用部署PaddleClas，具体请参考文档教程中的[**实用工具章节**](https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/zh_cn/extension/index.html)。
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- TensorRT预测
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- 移动端预测
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- INT8量化
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- Paddle-Lite
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- 模型服务化部署
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- 模型量化
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- 多机训练
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- PaddleHub
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- Paddle Hub
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## 赛事支持
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PaddleClas的建设源于百度实际视觉业务应用的淬炼和视觉前沿能力的探索，助力多个视觉重点赛事取得领先成绩，并且持续推进更多的前沿视觉问题的解决和落地应用。
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