PULC 模型库
此处提供了 PULC 模型库的相关指标和模型的下载链接，其中预训练模型可以用来微调训练，推理模型可以直接用来预测和部署。
| 模型名称 | 模型简介 | 模型精度 | 模型大小 | 推理耗时 | 下载地址 |
|---|---|---|---|---|---|
| person_exists | PULC有人/无人分类模型 | 96.23 | 7.0M | 2.58ms | 推理模型 / 预训练模型 |
| person_attribute | PULC人体属性识别模型 | 78.59 | 7.2M | 2.01ms | 推理模型 / 预训练模型 |
| safety_helmet | PULC佩戴安全帽分类模型 | 99.38 | 7.1M | 2.03ms | 推理模型 / 预训练模型 |
| traffic_sign | PULC交通标志分类模型 | 98.35 | 8.2M | 2.10ms | 推理模型 / 预训练模型 |
| vehicle_attribute | PULC车辆属性识别模型 | 90.81 | 7.2M | 2.36ms | 推理模型 / 预训练模型 |
| car_exists | PULC有车/无车分类模型 | 95.92 | 7.1M | 2.38ms | 推理模型 / 预训练模型 |
| text_image_orientation | PULC含文字图像方向分类模型 | 99.06 | 7.1M | 2.16ms | 推理模型 / 预训练模型 |
| textline_orientation | PULC文本行方向分类模型 | 96.01 | 7.0M | 2.72ms | 推理模型 / 预训练模型 |
| language_classification | PULC语种分类模型 | 99.26 | 7.1M | 2.58ms | 推理模型 / 预训练模型 |
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| 模型名称 | 使用介绍 | 模型介绍 | 模型精度 | 模型大小 | 推理耗时 | 下载地址 |
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======= |模型名称|使用介绍|模型介绍|模型精度 |模型大小|推理耗时|下载地址| | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
49d195d... update model_list.md | person_exists |PULC有人/无人分类|判断图片中是否有人| 96.23 |7.0M|2.58ms|推理模型 / 预训练模型| | person_attribute |PULC人体属性识别|人体属性识别，可以识别行人性别、年龄、朝向、配饰、包、服装风格等| 78.59 |7.2M|2.01ms|推理模型 / 预训练模型| | safety_helmet |PULC佩戴安全帽分类|判断图片中的人脸是否佩戴安全帽| 99.38 |7.1M|2.03ms|推理模型 / 预训练模型| | traffic_sign |PULC交通标志分类|常见交通标志分类，共232类别| 98.35 |8.2M|2.10ms|推理模型 / 预训练模型| | vehicle_attribute |PULC车辆属性识别|车辆属性识别，可以识别车辆的颜色和车型| 90.81 |7.2M|2.36ms|推理模型 / 预训练模型| | car_exists |PULC有车/无车分类 |判断图片中是否有车| 95.92 | 7.1M | 2.38ms |推理模型 / 预训练模型| | text_image_orientation |PULC含文字图像方向分类|判断含文字的图片的方向，可以区分0度、90度、180度、270度| 99.06 | 7.1M | 2.16ms |推理模型 / 预训练模型| | textline_orientation |PULC文本行方向分类|判断文本行的方向，可以区分0度、180度| 96.01 |7.0M|2.72ms|推理模型 / 预训练模型| | language_classification |PULC语种分类|判断文本行的语种，可以区分10种常见的语种| 99.26 |7.1M|2.58ms|推理模型 / 预训练模型| | table_attribute |PULC表格属性识别|表格属性识别，可以识别表格是否为拍照、表格数量、表格颜色、表格清晰度、表格有无干扰、表格角度6个属性| 88.1 |7.1M|2.58ms|推理模型 / 预训练模型| <<<<<<< HEAD 2e2ff31... update model_list.md ======= 49d195d... update model_list.md
备注：
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以上所有的模型的 backbone 均为 PPLCNet_x1_0，部分模型大小不同是由于分类的输出大小不同导致的，推理耗时是基于Intel(R) Xeon(R) Gold 6148 CPU @ 2.40GHz 测试得到，其中测试过程开启 MKLDNN 加速策略，线程数为10。速度测试过程会有轻微波动。
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person_exists、safety_helmet、car_exists 的评测指标为 TprAtFpr，person_attribute、vehicle_attribute的评测指标为ma、traffic_sign、text_image_orientation、textline_orientation、language_classification的评测指标为Top-1 Acc。