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# 版本更新信息
## v2.3
- 模型更新
- 添加轻量化模型预训练权重,包括检测模型、特征模型
- 发布PP-LCNet系列模型此系列模型是专门在CPU上设计运行的自研模型
- SwinTransformer、Twins、Deit支持从scrach直接训练达到论文精度
- 框架基础能力
- 添加DeepHash模块支持特征模型直接输出二值特征
- 添加PKSampler特征模型不能多机多卡的训练的问题
- 支持PaddleSlim支持分类模型、特征模型的量化、裁剪训练及离线量化功能
- Legendary models支持模型中间结果输出
- 支持多标签分类训练
- 预测部署
- 使用Faiss替换原有特征检索库提升平台适配性
- 支持PaddleServing支持分类模型、图像识别流程的部署
- 推荐库版本
- python版本3.7
- PaddlePaddle版本2.1.3
- PaddleSlim版本2.2.0
- PaddleServing版本0.6.1
## v2.2
- 模型更新
- 添加LeViT、Twins、TNT、DLA、HardNet、RedNet、SwinTransfomer模型
- 框架基础能力
- 将分类模型分为两类
- legendary models引入TheseusLayer基类及增加了修改网络功能接口同时支持网络截断输出功能
- model zoo其他普通分类模型
- 添加Metric Learning算法支持
- 添加多种相关Loss算法及基础网络模块gears支持与backbone、loss组合方便使用
- 同时支持普通分类及metric learning相关任务训练
- 支持静态图训练
- 分类训练支持dali加速
- 支持fp16训练
- 应用更新
- 添加商品识别、车辆识别车辆细粒度分类、车辆ReID、logo识别、动漫人物识别应用具体案例及相关模型
- 添加图像识别完整pipeline包含检测模块、特征提取模块、向量检索模块
- 预测部署
- 添加百度自研向量检索模块Mobius支持图像识别系统预测部署
- 图像识别,建立特征库支持 batch_size>1
- 文档更新
- 添加图像识别相关文档
- 修复之前文档bug
- 推荐库版本
- python版本3.7
- PaddlePaddle2.1.2