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@ -27,13 +27,13 @@ PaddleClas的目的是为工业界和学术界提供一个图像分类任务相
src="docs/images/models/mobile_arm_top1.png" width="1000">
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上图展示了一些适合移动端应用的模型在SD855上预测一张图像的CPU时间以及模型的存储大小。图中MV3_large_x1_0_ssldM是MobileNet的简称MV3_small_x1_0_ssld和MV1_ssld是采用PaddleCLS提供的SSLD蒸馏方法训练的模型。MV3_large_x1_0_ssld_int8是进一步进行INT8量化的模型。不同模型的FLOPS和Parameters、以及更多的GPU预测时间正在持续更新中。
上图展示了一些适合移动端应用的模型在SD855上预测一张图像的CPU时间以及模型的存储大小。图中MV3_large_x1_0_ssldM是MobileNet的简称MV3_small_x1_0_ssld和MV1_ssld是采用PaddleClas提供的SSLD蒸馏方法训练的模型。MV3_large_x1_0_ssld_int8是进一步进行INT8量化的模型。不同模型的FLOPS和Parameters、以及更多的GPU预测时间正在持续更新中。
- TODO
- [ ] EfficientLite、GhostNet、RegNet论文指标复现和性能评估
## 高阶使用
除了提供丰富的分类网络结构和预训练模型PaddleCLS也支持了一系列有助于图像分类任务效果和效率提升的算法或工具。
除了提供丰富的分类网络结构和预训练模型PaddleClas也支持了一系列有助于图像分类任务效果和效率提升的算法或工具。
### 模型蒸馏
模型蒸馏是指使用教师模型(teacher model)去指导学生模型(student model)学习特定任务保证小模型在参数量不变的情况下得到比较大的效果提升甚至获得与大模型相似的精度指标。PaddleClas提供了一种简单的半监督标签模型蒸馏方案SSLDSimple Semi-supervised Label Distillation使用该方案大幅提升了ResNet50_vd、MobileNetV1和MobileNetV3在ImageNet数据集上分类效果。该蒸馏方案的框架图和蒸馏模型效果如下图所示详细的蒸馏方法介绍以及使用正在持续更新中。
@ -70,7 +70,7 @@ src="docs/images/image_aug/main_image_aug.png" width="600">
### 通用目标检测
近年来学术界和工业界广泛关注图像中目标检测任务。PaddleClas基于82.39%的ResNet50_vd的预训练模型结合PaddleDetection中丰富的检测算子提供了一种面向服务器端应用的目标检测方案PSS-DET (Practical Server Side Detection)在COCO目标检测数据集上当V100单卡预测速度为61FPS时mAP是41.6%预测速度为20FPS时mAP是47.8%。详细的网络配置和训练代码,请参看<a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/master/configs/rcnn_server_side_det" rel="nofollow"> PaddleDetection中的相关内容</a>。更多的PaddleCLS在目标检测中的特色应用,正在持续更新中。
近年来学术界和工业界广泛关注图像中目标检测任务。PaddleClas基于82.39%的ResNet50_vd的预训练模型结合PaddleDetection中丰富的检测算子提供了一种面向服务器端应用的目标检测方案PSS-DET (Practical Server Side Detection)在COCO目标检测数据集上当V100单卡预测速度为61FPS时mAP是41.6%预测速度为20FPS时mAP是47.8%。详细的网络配置和训练代码,请参看<a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/master/configs/rcnn_server_side_det" rel="nofollow"> PaddleDetection中的相关内容</a>。更多的PaddleClas在目标检测中的特色应用,正在持续更新中。
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