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PaddleClas
mirror of https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas.git
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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：ResNet_vd、MobileNetV3等23种系列的分类网络结构和训练技巧，以及对应的117个分类预训练模型和性能评估
- 高阶支持：高精度的实用知识蒸馏方案（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
- 高阶支持：高精度的知识蒸馏方案（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10万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