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a7bfc308b0
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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
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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_ssld(M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。
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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_ssld(M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。
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- TODO
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- [ ] EfficientLite、GhostNet、RegNet论文指标复现和性能评估
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## 高阶使用
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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。
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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。
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### 模型蒸馏
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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(SSLD,Simple 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。
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@ -70,7 +70,7 @@ src="docs/images/image_aug/main_image_aug.png" width="600">
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### 通用目标检测
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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。
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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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