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# 版本更新信息
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## 目录
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* [1. v2.3](#1)
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* [2. v2.2](#2)
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<a name='1'></a>
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## 1. v2.3
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- 模型更新
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- 添加轻量化模型预训练权重，包括检测模型、特征模型
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- 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
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- SwinTransformer、Twins、Deit 支持从 scrach 直接训练，达到论文精度
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- 框架基础能力
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- 添加 DeepHash 模块，支持特征模型直接输出二值特征
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- 添加 PKSampler，特征模型不能多机多卡的训练的问题
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- 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
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- Legendary models 支持模型中间结果输出
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- 支持多标签分类训练
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- 预测部署
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- 使用 Faiss 替换原有特征检索库，提升平台适配性
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- 支持 PaddleServing：支持分类模型、图像识别流程的部署
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- 推荐库版本
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- python 版本：3.7
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- PaddlePaddle 版本：2.1.3
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- PaddleSlim 版本：2.2.0
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- PaddleServing 版本：0.6.1
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<a name='2'></a>
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## 2. v2.2
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- 模型更新
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- 添加 LeViT、Twins、TNT、DLA、HardNet、RedNet、SwinTransfomer 模型
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- 框架基础能力
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- 将分类模型分为两类
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- 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
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- model zoo：其他普通分类模型
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- 添加 Metric Learning 算法支持
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- 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
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- 同时支持普通分类及 metric learning 相关任务训练
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- 支持静态图训练
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- 分类训练支持 dali 加速
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- 支持 fp16 训练
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- 应用更新
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- 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
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- 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
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- 预测部署
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- 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
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- 图像识别，建立特征库支持 batch_size>1
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- 文档更新
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- 添加图像识别相关文档
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- 修复之前文档 bug
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- 推荐库版本
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- python 版本：3.7
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- PaddlePaddle：2.1.2
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