diff --git a/README.md b/README.md index a9b499f648760c419573ea211fdf6672a07e93da..597d2bf43c3ce7e1d54d74644a89b0ac6aadfa38 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -2,127 +2,314 @@ # PaddleClas -**文档教程**: https://paddleclas.readthedocs.io - -**30分钟玩转PaddleClas**: https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/tutorials/quick_start.html - ## 简介 飞桨图像分类套件PaddleClas是飞桨为工业界和学术界所准备的一个图像分类任务的工具集，助力使用者训练出更好的视觉模型和应用落地。 -
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-## 丰富的模型库 +**近期更新** +- 2020.07.14 添加Res2Net200_vd_26w_4s_ssld模型，在ImageNet上Top-1 Acc可达85.13%；添加Fix_ResNet50_vd_ssld_v2模型，，在ImageNet上Top-1 Acc可达84.0%。 +- 2020.06.17 添加英文文档。 +- 2020.06.12 添加对windows和CPU环境的训练与评估支持。 +- 2020.05.17 添加混合精度训练，基于ResNet50模型，精度几乎无损的情况下，训练时间可以减少约40%。 +- [more](./docs/zh_CN/faq.md) + + +## 特性 + +- 丰富的模型库 + - 基于ImageNet1k分类数据集，PaddleClas提供了包括ResNet、ResNet_vd、Res2Net、HRNet、MobileNetV3、GhostNet等24种系列的分类网络结构以及移动端模型。支持的***预训练模型列表、下载地址以及更多信息***请见文档教程中的[**模型库章节**](./docs/zh_CN/models/models_intro.md)。 + +- SSLD知识蒸馏 + - 基于PaddleClas自研的SSLD知识蒸馏方案，模型效果普遍提升3%以上。关于SSLD知识蒸馏的详细介绍以及实验请参考文档教程中的[**知识蒸馏章节**](./docs/zh_CN/advanced_tutorials/distillation/distillation.md)。 + +- 数据增广 + - PaddleClas提供了AutoAugment、Cutout、Cutmix等8种数据增广算法的复现和在统一实验环境下的效果评估。每种数据增广方法的详细介绍、对比的实验环境请参考文档教程中的[**数据增广章节**](./docs/zh_CN/advanced_tutorials/image_augmentation/ImageAugment.md)。 + +- 10万类图像分类预训练模型 + - 百度自研了一个有语义体系的、粒度有粗有细的10w级别的Tag体系，并开源了在该数据集上训练的ResNet50_vd模型，在一些实际场景中，使用10万类图像分类预训练模型的识别准确率最懂可以提升30%。更多关于该10W类图像分类预训练模型的介绍和效果请参考文档中的[**图像分类迁移学习章节**](./docs/zh_CN/application/transfer_learning.md) + +- 多种训练、预测推理、部署方案，包括多机训练、混合精度训练、TensorRT预测、Paddle-Lite预测、模型服务化部署、模型量化、Paddle Hub等。 + +- 可运行于Linux、Windows、MacOS等多种系统。 + + +## 文档教程 + +- [快速安装](./docs/zh_CN/tutorials/install.md) +- [30分钟玩转PaddleClas](./docs/zh_CN/tutorials/quick_start.md) +- [模型库介绍和预训练模型](./docs/zh_CN/models/models_intro.md) + - [模型库概览图]() + - [ResNet及其Vd系列](docs/zh_CN/models/ResNet_and_vd.md) + - [SEResNeXt与Res2Net系列](docs/zh_CN/models/SEResNext_and_Res2Net.md) + - [Inception系列](docs/zh_CN/models/Inception.md) + - [DPN与DenseNet系列](docs/zh_CN/models/DPN_DenseNet.md) + - [EfficientNet与ResNeXt101_wsl系列](docs/zh_CN/models/EfficientNet_and_ResNeXt101_wsl.md) + - [ResNeSt与RegNet系列](docs/zh_CN/models/ResNeSt_RegNet.md) + - [移动端系列](docs/zh_CN/models/Mobile.md) +- 模型训练/评估 + - [数据准备](./docs/zh_CN/tutorials/data.md) + - [模型训练与微调](./docs/zh_CN/tutorials/getting_started.md) + - [模型评估](./docs/zh_CN/tutorials/getting_started.md) +- 模型预测 + - [基于训练引擎预测推理](./docs/zh_CN/extension/paddle_inference.md) + - [基于Python预测引擎预测推理](./docs/zh_CN/extension/paddle_inference.md) + - 基于C++预测引擎预测推理(coming soon) + - [服务化部署](./docs/zh_CN/extension/paddle_serving.md) + - 端侧部署(coming soon) + - [模型量化压缩](docs/zh_CN/extension/paddle_quantization.md) +- 高阶使用 + - [知识蒸馏](./docs/zh_CN/advanced_tutorials/distillation/distillation.md) + - [数据增广](./docs/zh_CN/advanced_tutorials/image_augmentation/ImageAugment.md) +- 特色拓展应用 + - [迁移学习](./docs/zh_CN/application/transfer_learning.md) + - [10万类图像分类预训练模型](./docs/zh_CN/application/transfer_learning.md) + - [通用目标检测](./docs/zh_CN/application/object_detection.md) +- FAQ + - 图像分类通用问题(coming soon) + - [PaddleClas实战FAQ](./docs/zh_CN/faq.md) +- [赛事支持](#赛事支持) +- [许可证书](#许可证书) +- [贡献代码](#贡献代码) + + + + +## 模型库 + +### 模型库概览图 + +基于ImageNet1k分类数据集，PaddleClas支持24种系列分类网络结构以及对应的122个图像分类预训练模型，训练技巧、每个系列网络结构的简单介绍和性能评估将在相应章节展现，下面所有的速度指标评估环境如下： +* CPU的评估环境基于骁龙855（SD855）。 +* GPU评估环境基于T4机器，在FP32+TensorRT配置下运行500次测得（去除前10次的warmup时间）。 -基于ImageNet1k分类数据集，PaddleClas提供ResNet、ResNet_vd、Res2Net、HRNet、MobileNetV3等23种系列的分类网络结构的简单介绍、论文指标复现配置，以及在复现过程中的训练技巧。与此同时，也提供了对应的117个图像分类预训练模型，并且基于TensorRT评估了服务器端模型的GPU预测时间，以及在骁龙855（SD855）上评估了移动端模型的CPU预测时间和存储大小。支持的***预训练模型列表、下载地址以及更多信息***请见文档教程中的[**模型库章节**](https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/models/models_intro.html)。 +![](./docs/images/models/T4_benchmark/t4.fp32.bs4.main_fps_top1.png) -
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+![](./docs/images/models/mobile_arm_storage.png) -上图对比了一些最新的面向服务器端应用场景的模型，在使用V100，FP32和TensorRT，batch size为1时的预测时间及其准确率，图中准确率83.0%的ResNet50_vd_ssld_v2、83.7%的ResNet101_vd_ssld和85.1%的Res2Net200_vd_26w_4s_ssld，是采用PaddleClas提供的SSLD知识蒸馏方案训练的模型，其中v2表示在训练时添加了AutoAugment数据增广策略。图中相同颜色和符号的点代表同一系列不同规模的模型。不同模型的简介、FLOPS、Parameters以及详细的GPU预测时间(包括不同batchsize的T4卡预测速度)请参考文档教程中的[**模型库章节**](https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/models/models_intro.html)。 +![](./docs/images/models/mobile_arm_top1.png) -
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-上图对比了一些最新的面向移动端应用场景的模型，在骁龙855（SD855）上预测一张图像的时间和其准确率，包括MobileNetV1系列、MobileNetV2系列、MobileNetV3系列和ShuffleNetV2系列。图中准确率79%的MV3_large_x1_0_ssld（M是MobileNet的简称），71.3%的MV3_small_x1_0_ssld、76.74%的MV2_ssld和77.89%的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。不同模型的简介、FLOPS、Parameters和模型存储大小请参考文档教程中的[**模型库章节**](https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/models/models_intro.html)。 +### ResNet及其Vd系列 -- TODO -- [ ] EfficientLite、GhostNet、RegNet、ResNeSt的论文指标复现和性能评估 +ResNet及其Vd系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多关于该系列的模型介绍可以参考：[ResNet及其Vd系列模型文档](./docs/zh_CN/models/ResNet_and_vd.md)。 -## 高阶优化支持 -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。 -### SSLD知识蒸馏 +| 模型 | Top-1 Acc | Top-5 Acc | time(ms)
bs=1 | time(ms)
bs=4 | Flops(G) | Params(M) | 下载地址 | +|---------------------|-----------|-----------|-----------------------|----------------------|----------|-----------|----------------------------------------------------------------------------------------------| +| ResNet18 | 0.7098 | 0.8992 | 1.45606 | 3.56305 | 3.66 | 11.69 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet18_pretrained.tar) | +| ResNet18_vd | 0.7226 | 0.9080 | 1.54557 | 3.85363 | 4.14 | 11.71 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet18_vd_pretrained.tar) | +| ResNet34 | 0.7457 | 0.9214 | 2.34957 | 5.89821 | 7.36 | 21.8 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet34_pretrained.tar) | +| ResNet34_vd | 0.7598 | 0.9298 | 2.43427 | 6.22257 | 7.39 | 21.82 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet34_vd_pretrained.tar) | +| ResNet50 | 0.7650 | 0.9300 | 3.47712 | 7.84421 | 8.19 | 25.56 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet50_pretrained.tar) | +| ResNet50_vc | 0.7835 | 0.9403 | 3.52346 | 8.10725 | 8.67 | 25.58 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet50_vc_pretrained.tar) | +| ResNet50_vd | 0.7912 | 0.9444 | 3.53131 | 8.09057 | 8.67 | 25.58 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet50_vd_pretrained.tar) | +| ResNet50_vd_v2 | 0.7984 | 0.9493 | 3.53131 | 8.09057 | 8.67 | 25.58 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet50_vd_v2_pretrained.tar) | +| ResNet101 | 0.7756 | 0.9364 | 6.07125 | 13.40573 | 15.52 | 44.55 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet101_pretrained.tar) | +| ResNet101_vd | 0.8017 | 0.9497 | 6.11704 | 13.76222 | 16.1 | 44.57 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet101_vd_pretrained.tar) | +| ResNet152 | 0.7826 | 0.9396 | 8.50198 | 19.17073 | 23.05 | 60.19 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet152_pretrained.tar) | +| ResNet152_vd | 0.8059 | 0.9530 | 8.54376 | 19.52157 | 23.53 | 60.21 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet152_vd_pretrained.tar) | +| ResNet200_vd | 0.8093 | 0.9533 | 10.80619 | 25.01731 | 30.53 | 74.74 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet200_vd_pretrained.tar) | +| ResNet50_vd_ssld | 0.8239 | 0.9610 | 3.53131 | 8.09057 | 8.67 | 25.58 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet50_vd_ssld_pretrained.tar) | +| ResNet50_vd_ssld_v2 | 0.8300 | 0.9640 | 3.53131 | 8.09057 | 8.67 | 25.58 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet50_vd_ssld_v2_pretrained.tar) | +| ResNet101_vd_ssld | 0.8373 | 0.9669 | 6.11704 | 13.76222 | 16.1 | 44.57 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet101_vd_ssld_pretrained.tar) | -知识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知识蒸馏方案（SSLD，Simple Semi-supervised Label Distillation），使用该方案，模型效果普遍提升3%以上，一些蒸馏模型提升效果如下图所示： -
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-以在ImageNet1K蒸馏模型为例，SSLD知识蒸馏方案框架图如下，该方案的核心关键点包括教师模型的选择、loss计算方式、迭代轮数、无标签数据的使用、以及ImageNet1k蒸馏finetune，每部分的详细介绍以及实验介绍请参考文档教程中的[**知识蒸馏章节**](https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/advanced_tutorials/distillation/index.html)。 +### SEResNeXt与Res2Net系列 -
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+SEResNeXt与Res2Net系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多关于该系列的模型介绍可以参考：[SEResNeXt与Res2Net系列模型文档](./docs/zh_CN/models/SEResNext_and_Res2Net.md)。 -### 数据增广 -在图像分类任务中，图像数据的增广是一种常用的正则化方法，可以有效提升图像分类的效果，尤其对于数据量不足或者模型网络较大的场景。常用的数据增广可以分为3类，图像变换类、图像裁剪类和图像混叠类，如下图所示。图像变换类是指对全图进行一些变换，例如AutoAugment，RandAugment。图像裁剪类是指对图像以一定的方式遮挡部分区域的变换，例如CutOut，RandErasing，HideAndSeek，GridMask。图像混叠类是指多张图进行混叠一张新图的变换，例如Mixup，Cutmix。 +| 模型 | Top-1 Acc | Top-5 Acc | time(ms)
bs=1 | time(ms)
bs=4 | Flops(G) | Params(M) | 下载地址 | +|---------------------------|-----------|-----------|-----------------------|----------------------|----------|-----------|----------------------------------------------------------------------------------------------------| +| Res2Net50_26w_4s | 0.7933 | 0.9457 | 4.47188 | 9.65722 | 8.52 | 25.7 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/Res2Net50_26w_4s_pretrained.tar) | +| Res2Net50_vd_26w_4s | 0.7975 | 0.9491 | 4.52712 | 9.93247 | 8.37 | 25.06 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/Res2Net50_vd_26w_4s_pretrained.tar) | +| Res2Net50_14w_8s | 0.7946 | 0.9470 | 5.4026 | 10.60273 | 9.01 | 25.72 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/Res2Net50_14w_8s_pretrained.tar) | +| Res2Net101_vd_26w_4s | 0.8064 | 0.9522 | 8.08729 | 17.31208 | 16.67 | 45.22 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/Res2Net101_vd_26w_4s_pretrained.tar) | +| Res2Net200_vd_26w_4s | 0.8121 | 0.9571 | 14.67806 | 32.35032 | 31.49 | 76.21 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/Res2Net200_vd_26w_4s_pretrained.tar) | +| Res2Net200_vd_26w_4s_ssld | 0.8513 | 0.9742 | 14.67806 | 32.35032 | 31.49 | 76.21 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/Res2Net200_vd_26w_4s_ssld_pretrained.tar) | +| ResNeXt50_32x4d | 0.7775 | 0.9382 | 7.56327 | 10.6134 | 8.02 | 23.64 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNeXt50_32x4d_pretrained.tar) | +| ResNeXt50_vd_32x4d | 0.7956 | 0.9462 | 7.62044 | 11.03385 | 8.5 | 23.66 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNeXt50_vd_32x4d_pretrained.tar) | +| ResNeXt50_64x4d | 0.7843 | 0.9413 | 13.80962 | 18.4712 | 15.06 | 42.36 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNeXt50_64x4d_pretrained.tar) | +| ResNeXt50_vd_64x4d | 0.8012 | 0.9486 | 13.94449 | 18.88759 | 15.54 | 42.38 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNeXt50_vd_64x4d_pretrained.tar) | +| ResNeXt101_32x4d | 0.7865 | 0.9419 | 16.21503 | 19.96568 | 15.01 | 41.54 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNeXt101_32x4d_pretrained.tar) | +| ResNeXt101_vd_32x4d | 0.8033 | 0.9512 | 16.28103 | 20.25611 | 15.49 | 41.56 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNeXt101_vd_32x4d_pretrained.tar) | +| ResNeXt101_64x4d | 0.7835 | 0.9452 | 30.4788 | 36.29801 | 29.05 | 78.12 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNeXt101_64x4d_pretrained.tar) | +| ResNeXt101_vd_64x4d | 0.8078 | 0.9520 | 30.40456 | 36.77324 | 29.53 | 78.14 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNeXt101_vd_64x4d_pretrained.tar) | +| ResNeXt152_32x4d | 0.7898 | 0.9433 | 24.86299 | 29.36764 | 22.01 | 56.28 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNeXt152_32x4d_pretrained.tar) | +| ResNeXt152_vd_32x4d | 0.8072 | 0.9520 | 25.03258 | 30.08987 | 22.49 | 56.3 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNeXt152_vd_32x4d_pretrained.tar) | +| ResNeXt152_64x4d | 0.7951 | 0.9471 | 46.7564 | 56.34108 | 43.03 | 107.57 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNeXt152_64x4d_pretrained.tar) | +| ResNeXt152_vd_64x4d | 0.8108 | 0.9534 | 47.18638 | 57.16257 | 43.52 | 107.59 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNeXt152_vd_64x4d_pretrained.tar) | +| SE_ResNet18_vd | 0.7333 | 0.9138 | 1.7691 | 4.19877 | 4.14 | 11.8 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/SE_ResNet18_vd_pretrained.tar) | +| SE_ResNet34_vd | 0.7651 | 0.9320 | 2.88559 | 7.03291 | 7.84 | 21.98 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/SE_ResNet34_vd_pretrained.tar) | +| SE_ResNet50_vd | 0.7952 | 0.9475 | 4.28393 | 10.38846 | 8.67 | 28.09 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/SE_ResNet50_vd_pretrained.tar) | +| SE_ResNeXt50_32x4d | 0.7844 | 0.9396 | 8.74121 | 13.563 | 8.02 | 26.16 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/SE_ResNeXt50_32x4d_pretrained.tar) | +| SE_ResNeXt50_vd_32x4d | 0.8024 | 0.9489 | 9.17134 | 14.76192 | 10.76 | 26.28 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/SE_ResNeXt50_vd_32x4d_pretrained.tar) | +| SE_ResNeXt101_32x4d | 0.7912 | 0.9420 | 18.82604 | 25.31814 | 15.02 | 46.28 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/SE_ResNeXt101_32x4d_pretrained.tar) | +| SENet154_vd | 0.8140 | 0.9548 | 53.79794 | 66.31684 | 45.83 | 114.29 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/SENet154_vd_pretrained.tar) | -
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-PaddleClas提供了上述8种数据增广算法的复现和在统一实验环境下的效果评估。下图展示了不同数据增广方式在ResNet50上的表现, 与标准变换相比，采用数据增广，识别准确率最高可以提升1%。每种数据增广方法的详细介绍、对比的实验环境请参考文档教程中的[**数据增广章节**](https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/advanced_tutorials/image_augmentation/index.html)。 +### DPN与DenseNet系列 -
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+DPN与DenseNet系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多关于该系列的模型介绍可以参考：[DPN与DenseNet系列模型文档](./docs/zh_CN/models/DPN_DenseNet.md)。 -## 30分钟玩转PaddleClas -基于flowers102数据集，30分钟体验PaddleClas不同骨干网络的模型训练、不同预训练模型、SSLD知识蒸馏方案和数据增广的效果。详情请参考文档教程中的[**30分钟玩转PaddleClas**](https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/tutorials/quick_start.html)。 +| 模型 | Top-1 Acc | Top-5 Acc | time(ms)
bs=1 | time(ms)
bs=4 | Flops(G) | Params(M) | 下载地址 | +|-------------|-----------|-----------|-----------------------|----------------------|----------|-----------|--------------------------------------------------------------------------------------| +| DenseNet121 | 0.7566 | 0.9258 | 4.40447 | 9.32623 | 5.69 | 7.98 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/DenseNet121_pretrained.tar) | +| DenseNet161 | 0.7857 | 0.9414 | 10.39152 | 22.15555 | 15.49 | 28.68 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/DenseNet161_pretrained.tar) | +| DenseNet169 | 0.7681 | 0.9331 | 6.43598 | 12.98832 | 6.74 | 14.15 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/DenseNet169_pretrained.tar) | +| DenseNet201 | 0.7763 | 0.9366 | 8.20652 | 17.45838 | 8.61 | 20.01 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/DenseNet201_pretrained.tar) | +| DenseNet264 | 0.7796 | 0.9385 | 12.14722 | 26.27707 | 11.54 | 33.37 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/DenseNet264_pretrained.tar) | +| DPN68 | 0.7678 | 0.9343 | 11.64915 | 12.82807 | 4.03 | 10.78 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/DPN68_pretrained.tar) | +| DPN92 | 0.7985 | 0.9480 | 18.15746 | 23.87545 | 12.54 | 36.29 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/DPN92_pretrained.tar) | +| DPN98 | 0.8059 | 0.9510 | 21.18196 | 33.23925 | 22.22 | 58.46 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/DPN98_pretrained.tar) | +| DPN107 | 0.8089 | 0.9532 | 27.62046 | 52.65353 | 35.06 | 82.97 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/DPN107_pretrained.tar) | +| DPN131 | 0.8070 | 0.9514 | 28.33119 | 46.19439 | 30.51 | 75.36 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/DPN131_pretrained.tar) | -## 开始使用 -PaddleClas的安装说明、模型训练、预测、评估以及模型微调（finetune）请参考文档教程中的[**初级使用章节**](https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/tutorials/index.html)。 -## 特色拓展应用 -### 10万类图像分类预训练模型 -在实际应用中，由于训练数据匮乏，往往将ImageNet1K数据集训练的分类模型作为预训练模型，进行图像分类的迁移学习。然而ImageNet1K数据集的类别只有1000种，预训练模型的特征迁移能力有限。因此百度自研了一个有语义体系的、粒度有粗有细的10w级别的Tag体系，通过人工或半监督方式，至今收集到 5500w+图片训练数据；该系统是国内甚至世界范围内最大规模的图片分类体系和训练集合。PaddleClas提供了在该数据集上训练的ResNet50_vd的模型。下表显示了一些实际应用场景中，使用ImageNet预训练模型和上述10万类图像分类预训练模型的效果比对，使用10万类图像分类预训练模型，识别准确率最高可以提升30%。 +### HRNet系列 -| 数据集 | 数据统计 | ImageNet预训练模型 | 10万类图像分类预训练模型 | -|:--:|:--:|:--:|:--:| -| 花卉 | class_num:102
train/val:5789/2396 | 0.7779 | 0.9892 | -| 手绘简笔画 | class_num:18
train/val:1007/432 | 0.8785 | 0.9107 | -| 植物叶子 | class_num:6
train/val:5256/2278 | 0.8212 | 0.8385 | -| 集装箱车辆 | class_num:115
train/val:4879/2094 | 0.623 | 0.9524 | -| 椅子 | class_num:5
train/val:169/78 | 0.8557 | 0.9077 | -| 地质 | class_num:4
train/val:671/296 | 0.5719 | 0.6781 | +HRNet系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多关于该系列的模型介绍可以参考：[HRNet系列模型文档](./docs/zh_CN/models/HRNet.md)。 + + +| 模型 | Top-1 Acc | Top-5 Acc | time(ms)
bs=1 | time(ms)
bs=4 | Flops(G) | Params(M) | 下载地址 | +|-------------|-----------|-----------|------------------|------------------|----------|-----------|--------------------------------------------------------------------------------------| +| HRNet_W18_C | 0.7580 | 0.9258 | 7.40636 | 13.29752 | 4.14 | 21.29 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/HRNet_W18_C_pretrained.tar) | +| HRNet_W30_C | 0.7804 | 0.9402 | 9.57594 | 17.35485 | 16.23 | 37.71 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/HRNet_W30_C_pretrained.tar) | +| HRNet_W32_C | 0.7828 | 0.9424 | 9.49807 | 17.72921 | 17.86 | 41.23 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/HRNet_W32_C_pretrained.tar) | +| HRNet_W40_C | 0.7877 | 0.9447 | 12.12202 | 25.68184 | 25.41 | 57.55 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/HRNet_W40_C_pretrained.tar) | +| HRNet_W44_C | 0.7900 | 0.9451 | 13.19858 | 32.25202 | 29.79 | 67.06 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/HRNet_W44_C_pretrained.tar) | +| HRNet_W48_C | 0.7895 | 0.9442 | 13.70761 | 34.43572 | 34.58 | 77.47 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/HRNet_W48_C_pretrained.tar) | +| HRNet_W64_C | 0.7930 | 0.9461 | 17.57527 | 47.9533 | 57.83 | 128.06 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/HRNet_W64_C_pretrained.tar) | + + + +### Inception系列 -10万类图像分类预训练模型下载地址如下，更多的相关内容请参考文档教程中的[**图像分类迁移学习章节**](https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/application/transfer_learning.html#id1)。 +Inception系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多关于该系列的模型介绍可以参考：[Inception系列模型文档](./docs/zh_CN/models/Inception.md)。 -- **10万类预训练模型:**[**下载地址**](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet50_vd_10w_pretrained.tar) +| 模型 | Top-1 Acc | Top-5 Acc | time(ms)
bs=1 | time(ms)
bs=4 | Flops(G) | Params(M) | 下载地址 | +|--------------------|-----------|-----------|-----------------------|----------------------|----------|-----------|---------------------------------------------------------------------------------------------| +| GoogLeNet | 0.7070 | 0.8966 | 1.88038 | 4.48882 | 2.88 | 8.46 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/GoogLeNet_pretrained.tar) | +| Xception41 | 0.7930 | 0.9453 | 4.96939 | 17.01361 | 16.74 | 22.69 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/Xception41_pretrained.tar) | +| Xception41_deeplab | 0.7955 | 0.9438 | 5.33541 | 17.55938 | 18.16 | 26.73 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/Xception41_deeplab_pretrained.tar) | +| Xception65 | 0.8100 | 0.9549 | 7.26158 | 25.88778 | 25.95 | 35.48 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/Xception65_pretrained.tar) | +| Xception65_deeplab | 0.8032 | 0.9449 | 7.60208 | 26.03699 | 27.37 | 39.52 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/Xception65_deeplab_pretrained.tar) | +| Xception71 | 0.8111 | 0.9545 | 8.72457 | 31.55549 | 31.77 | 37.28 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/Xception71_pretrained.tar) | +| InceptionV4 | 0.8077 | 0.9526 | 12.99342 | 25.23416 | 24.57 | 42.68 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/InceptionV4_pretrained.tar) | -### 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，而图像分类的网络结构以及预训练模型效果直接影响目标检测的效果。PaddleDetection使用PaddleClas的82.39%的ResNet50_vd的预训练模型，结合自身丰富的检测算子，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)。该方案融合了多种只增加少许计算量，但是可以有效提升两阶段Faster RCNN目标检测效果的策略，包括检测模型剪裁、使用分类效果更优的预训练模型、DCNv2、Cascade RCNN、AutoAugment、Libra sampling以及多尺度训练。其中基于82.39%的R50_vd_ssld预训练模型，与79.12%的R50_vd的预训练模型相比，检测效果可以提升1.5%。在COCO目标检测数据集上测试PSS-DET，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%。详情请参考[**通用目标检测章节**](https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/application/object_detection.html)。 +### EfficientNet与ResNeXt101_wsl系列 +EfficientNet与ResNeXt101_wsl系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多关于该系列的模型介绍可以参考：[EfficientNet与ResNeXt101_wsl系列模型文档](./docs/zh_CN/models/Inception.md)。 -## 工业级应用部署工具 -PaddlePaddle提供了一系列实用工具，便于工业应用部署PaddleClas，具体请参考文档教程中的[**实用工具章节**](https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/extension/index.html)。 -- TensorRT预测 -- Paddle-Lite -- 模型服务化部署 -- 模型量化 -- 多机训练 -- Paddle Hub +| 模型 | Top-1 Acc | Top-5 Acc | time(ms)
bs=1 | time(ms)
bs=4 | Flops(G) | Params(M) | 下载地址 | +|---------------------------|-----------|-----------|------------------|------------------|----------|-----------|----------------------------------------------------------------------------------------------------| +| ResNeXt101_32x8d_wsl | 0.8255 | 0.9674 | 18.52528 | 34.25319 | 29.14 | 78.44 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNeXt101_32x8d_wsl_pretrained.tar) | +| ResNeXt101_32x16d_wsl | 0.8424 | 0.9726 | 25.60395 | 71.88384 | 57.55 | 152.66 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNeXt101_32x16d_wsl_pretrained.tar) | +| ResNeXt101_32x32d_wsl | 0.8497 | 0.9759 | 54.87396 | 160.04337 | 115.17 | 303.11 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNeXt101_32x32d_wsl_pretrained.tar) | +| ResNeXt101_32x48d_wsl | 0.8537 | 0.9769 | 99.01698256 | 315.91261 | 173.58 | 456.2 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNeXt101_32x48d_wsl_pretrained.tar) | +| Fix_ResNeXt101_32x48d_wsl | 0.8626 | 0.9797 | 160.0838242 | 595.99296 | 354.23 | 456.2 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/Fix_ResNeXt101_32x48d_wsl_pretrained.tar) | +| EfficientNetB0 | 0.7738 | 0.9331 | 3.442 | 6.11476 | 0.72 | 5.1 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/EfficientNetB0_pretrained.tar) | +| EfficientNetB1 | 0.7915 | 0.9441 | 5.3322 | 9.41795 | 1.27 | 7.52 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/EfficientNetB1_pretrained.tar) | +| EfficientNetB2 | 0.7985 | 0.9474 | 6.29351 | 10.95702 | 1.85 | 8.81 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/EfficientNetB2_pretrained.tar) | +| EfficientNetB3 | 0.8115 | 0.9541 | 7.67749 | 16.53288 | 3.43 | 11.84 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/EfficientNetB3_pretrained.tar) | +| EfficientNetB4 | 0.8285 | 0.9623 | 12.15894 | 30.94567 | 8.29 | 18.76 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/EfficientNetB4_pretrained.tar) | +| EfficientNetB5 | 0.8362 | 0.9672 | 20.48571 | 61.60252 | 19.51 | 29.61 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/EfficientNetB5_pretrained.tar) | +| EfficientNetB6 | 0.8400 | 0.9688 | 32.62402 | - | 36.27 | 42 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/EfficientNetB6_pretrained.tar) | +| EfficientNetB7 | 0.8430 | 0.9689 | 53.93823 | - | 72.35 | 64.92 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/EfficientNetB7_pretrained.tar) | +| EfficientNetB0_small | 0.7580 | 0.9258 | 2.3076 | 4.71886 | 0.72 | 4.65 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/EfficientNetB0_small_pretrained.tar) | + +### ResNeSt与RegNet系列 + +ResNeSt与RegNet系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多关于该系列的模型介绍可以参考：[ResNeSt与RegNet系列模型文档](./docs/zh_CN/models/ResNeSt_RegNet.md)。 + + +| 模型 | Top-1 Acc | Top-5 Acc | time(ms)
bs=1 | time(ms)
bs=4 | Flops(G) | Params(M) | 下载地址 | +|------------------------|-----------|-----------|------------------|------------------|----------|-----------|------------------------------------------------------------------------------------------------------| +| ResNeSt50_fast_1s1x64d | 0.8035 | 0.9528 | - | - | 8.68 | 26.3 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNeSt50_fast_1s1x64d_pretrained.pdparams) | +| ResNeSt50 | 0.8102 | 0.9542 | - | - | 10.78 | 27.5 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNeSt50_pretrained.pdparams) | +| RegNetX_4GF | 0.785 | 0.9416 | 6.46478 | 11.19862 | 8 | 22.1 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/RegNetX_4GF_pretrained.pdparams) | + + +### 移动端系列 + +移动端系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多关于该系列的模型介绍可以参考：[移动端系列模型文档](./docs/zh_CN/models/Mobile.md)。 + +| 模型 | Top-1 Acc | Top-5 Acc | SD855 time(ms)
bs=1 | Flops(G) | Params(M) | 模型大小(M) | 下载地址 | +|----------------------------------|-----------|-----------|------------------------|----------|-----------|---------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------| +| MobileNetV1_x0_25 | 0.5143 | 0.7546 | 3.21985 | 0.07 | 0.46 | 1.9 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV1_x0_25_pretrained.tar) | +| MobileNetV1_x0_5 | 0.6352 | 0.8473 | 9.579599 | 0.28 | 1.31 | 5.2 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV1_x0_5_pretrained.tar) | +| MobileNetV1_x0_75 | 0.6881 | 0.8823 | 19.436399 | 0.63 | 2.55 | 10 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV1_x0_75_pretrained.tar) | +| MobileNetV1 | 0.7099 | 0.8968 | 32.523048 | 1.11 | 4.19 | 16 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV1_pretrained.tar) | +| MobileNetV1_ssld | 0.7789 | 0.9394 | 32.523048 | 1.11 | 4.19 | 16 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV1_ssld_pretrained.tar) | +| MobileNetV2_x0_25 | 0.5321 | 0.7652 | 3.79925 | 0.05 | 1.5 | 6.1 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV2_x0_25_pretrained.tar) | +| MobileNetV2_x0_5 | 0.6503 | 0.8572 | 8.7021 | 0.17 | 1.93 | 7.8 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV2_x0_5_pretrained.tar) | +| MobileNetV2_x0_75 | 0.6983 | 0.8901 | 15.531351 | 0.35 | 2.58 | 10 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV2_x0_75_pretrained.tar) | +| MobileNetV2 | 0.7215 | 0.9065 | 23.317699 | 0.6 | 3.44 | 14 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV2_pretrained.tar) | +| MobileNetV2_x1_5 | 0.7412 | 0.9167 | 45.623848 | 1.32 | 6.76 | 26 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV2_x1_5_pretrained.tar) | +| MobileNetV2_x2_0 | 0.7523 | 0.9258 | 74.291649 | 2.32 | 11.13 | 43 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV2_x2_0_pretrained.tar) | +| MobileNetV2_ssld | 0.7674 | 0.9339 | 23.317699 | 0.6 | 3.44 | 14 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV2_ssld_pretrained.tar) | +| MobileNetV3_large_x1_25 | 0.7641 | 0.9295 | 28.217701 | 0.714 | 7.44 | 29 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV3_large_x1_25_pretrained.tar) | +| MobileNetV3_large_x1_0 | 0.7532 | 0.9231 | 19.30835 | 0.45 | 5.47 | 21 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV3_large_x1_0_pretrained.tar) | +| MobileNetV3_large_x0_75 | 0.7314 | 0.9108 | 13.5646 | 0.296 | 3.91 | 16 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV3_large_x0_75_pretrained.tar) | +| MobileNetV3_large_x0_5 | 0.6924 | 0.8852 | 7.49315 | 0.138 | 2.67 | 11 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained.tar) | +| MobileNetV3_large_x0_35 | 0.6432 | 0.8546 | 5.13695 | 0.077 | 2.1 | 8.6 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV3_large_x0_35_pretrained.tar) | +| MobileNetV3_small_x1_25 | 0.7067 | 0.8951 | 9.2745 | 0.195 | 3.62 | 14 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV3_small_x1_25_pretrained.tar) | +| MobileNetV3_small_x1_0 | 0.6824 | 0.8806 | 6.5463 | 0.123 | 2.94 | 12 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV3_small_x1_0_pretrained.tar) | +| MobileNetV3_small_x0_75 | 0.6602 | 0.8633 | 5.28435 | 0.088 | 2.37 | 9.6 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV3_small_x0_75_pretrained.tar) | +| MobileNetV3_small_x0_5 | 0.5921 | 0.8152 | 3.35165 | 0.043 | 1.9 | 7.8 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV3_small_x0_5_pretrained.tar) | +| MobileNetV3_small_x0_35 | 0.5303 | 0.7637 | 2.6352 | 0.026 | 1.66 | 6.9 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV3_small_x0_35_pretrained.tar) | +| MobileNetV3_large_x1_0_ssld | 0.7896 | 0.9448 | 19.30835 | 0.45 | 5.47 | 21 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV3_large_x1_0_ssld_pretrained.tar) | +| MobileNetV3_large_x1_0_ssld_int8 | 0.7605 | - | 14.395 | - | - | 10 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV3_large_x1_0_ssld_int8_pretrained.tar) | +| MobileNetV3_small_x1_0_ssld | 0.7129 | 0.9010 | 6.5463 | 0.123 | 2.94 | 12 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV3_small_x1_0_ssld_pretrained.tar) | +| ShuffleNetV2 | 0.6880 | 0.8845 | 10.941 | 0.28 | 2.26 | 9 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ShuffleNetV2_pretrained.tar) | +| ShuffleNetV2_x0_25 | 0.4990 | 0.7379 | 2.329 | 0.03 | 0.6 | 2.7 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ShuffleNetV2_x0_25_pretrained.tar) | +| ShuffleNetV2_x0_33 | 0.5373 | 0.7705 | 2.64335 | 0.04 | 0.64 | 2.8 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ShuffleNetV2_x0_33_pretrained.tar) | +| ShuffleNetV2_x0_5 | 0.6032 | 0.8226 | 4.2613 | 0.08 | 1.36 | 5.6 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ShuffleNetV2_x0_5_pretrained.tar) | +| ShuffleNetV2_x1_5 | 0.7163 | 0.9015 | 19.3522 | 0.58 | 3.47 | 14 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ShuffleNetV2_x1_5_pretrained.tar) | +| ShuffleNetV2_x2_0 | 0.7315 | 0.9120 | 34.770149 | 1.12 | 7.32 | 28 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ShuffleNetV2_x2_0_pretrained.tar) | +| ShuffleNetV2_swish | 0.7003 | 0.8917 | 16.023151 | 0.29 | 2.26 | 9.1 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ShuffleNetV2_swish_pretrained.tar) | +| DARTS_GS_4M | 0.7523 | 0.9215 | 47.204948 | 1.04 | 4.77 | 21 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/DARTS_GS_4M_pretrained.tar) | +| DARTS_GS_6M | 0.7603 | 0.9279 | 53.720802 | 1.22 | 5.69 | 24 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/DARTS_GS_6M_pretrained.tar) | +| GhostNet_x0_5 | 0.6688 | 0.8695 | 5.7143 | 0.082 | 2.6 | 10 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/GhostNet_x0_5_pretrained.pdparams) | +| GhostNet_x1_0 | 0.7402 | 0.9165 | 13.5587 | 0.294 | 5.2 | 20 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/GhostNet_x1_0_pretrained.pdparams) | +| GhostNet_x1_3 | 0.7579 | 0.9254 | 19.9825 | 0.44 | 7.3 | 29 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/GhostNet_x1_3_pretrained.pdparams) | + + + + + + + + + + + ## 赛事支持 -PaddleClas的建设源于百度实际视觉业务应用的淬炼和视觉前沿能力的探索，助力多个视觉重点赛事取得领先成绩，并且持续推进更多的前沿视觉问题的解决和落地应用。更多内容请关注文档教程中的[**赛事支持章节**](https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/competition_support.html) +PaddleClas的建设源于百度实际视觉业务应用的淬炼和视觉前沿能力的探索，助力多个视觉重点赛事取得领先成绩，并且持续推进更多的前沿视觉问题的解决和落地应用。更多内容请关注文档教程中的[**赛事支持章节**](./docs/zh_CN/competition_support.md) - 2018年Kaggle Open Images V4图像目标检测挑战赛冠军 - 首届多媒体信息识别技术竞赛中印刷文本OCR、人脸识别和地标识别三项任务A级证书 - 2019年Kaggle Open Images V5图像目标检测挑战赛亚军 - 2019年Kaggle地标检索挑战赛亚军 - 2019年Kaggle地标识别挑战赛亚军 +- 2020年Kaggle地标检索挑战赛亚军 + ## 许可证书 本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。 -## 版本更新 -## 如何贡献代码 + +## 贡献代码 我们非常欢迎你为PaddleClas贡献代码，也十分感谢你的反馈。 + +- 非常感谢[nblib](https://github.com/nblib)修正了PaddleClas中RandErasing的数据增广配置文件。 +- 非常感谢[chenpy228](https://github.com/chenpy228)修正了PaddleClas文档中的部分错别字。 diff --git a/docs/en/application/transfer_learning_en.md b/docs/en/application/transfer_learning_en.md index e344d1b15b0a49fbb2508bfa6c6694659e812e6c..ba67c48608fec1b257822adaab742e0b559e9f67 100644 --- a/docs/en/application/transfer_learning_en.md +++ b/docs/en/application/transfer_learning_en.md @@ -57,7 +57,7 @@ It takes 196 times for grid search, and takes 10 times less for Bayesian search. ## Large-scale image classification -In practical applications, due to the lack of training data, the classification model trained on the ImageNet1k data set is often used as the pretrained model for other image classification tasks. In order to further help solve practical problems, based on ResNet50_vd, Baidu open sourced a self-developed large-scale classification pretrained model, in which the training data contains 100,000 categories and 43 million pictures. +In practical applications, due to the lack of training data, the classification model trained on the ImageNet1k data set is often used as the pretrained model for other image classification tasks. In order to further help solve practical problems, based on ResNet50_vd, Baidu open sourced a self-developed large-scale classification pretrained model, in which the training data contains 100,000 categories and 43 million pictures. The pretrained model can be downloaded as follows：[**download link**](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet50_vd_10w_pretrained.tar) We conducted transfer learning experiments on 6 self-collected datasets, diff --git a/docs/en/models/ResNeSt_RegNet_en.md b/docs/en/models/ResNeSt_RegNet_en.md index 9716aa45285535948624b87d0ad764a17399399c..006ffd3b46b9e9b3f47b3f449b587f35daf44d6d 100644 --- a/docs/en/models/ResNeSt_RegNet_en.md +++ b/docs/en/models/ResNeSt_RegNet_en.md @@ -11,3 +11,12 @@ RegNet was proposed in 2020 by Facebook to deepen the concept of design space. B | ResNeSt50_fast_1s1x64d | 0.8035 | 0.9528| 0.8035 | -| 8.68 | 26.3 | | ResNeSt50 | 0.8102 | 0.9542| 0.8113 | -| 10.78 | 27.5 | | RegNetX_4GF | 0.7850 | 0.9416| 0.7860 | -| 8.0 | 22.1 | + + +## Inference speed based on T4 GPU + +| Models | Crop Size | Resize Short Size | FP16
Batch Size=1
(ms) | FP16
Batch Size=4
(ms) | FP16
Batch Size=8
(ms) | FP32
Batch Size=1
(ms) | FP32
Batch Size=4
(ms) | FP32
Batch Size=8
(ms) | +|--------------------|-----------|-------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------| +| ResNeSt50_fast_1s1x64d | 224 | 256 | - | - | - | - | - | - | +| ResNeSt50 | 224 | 256 | - | - | - | - | - | - | +| RegNetX_4GF | 224 | 256 | 6.69042 | 8.01664 | 11.60608 | 6.46478 | 11.19862 | 16.89089 | diff --git a/docs/zh_CN/application/transfer_learning.md b/docs/zh_CN/application/transfer_learning.md index df45e7f3709f5f434ab4d4c5d8cda74a53a90222..5331424efdd395285b50d1053c8693e0e3be5071 100644 --- a/docs/zh_CN/application/transfer_learning.md +++ b/docs/zh_CN/application/transfer_learning.md @@ -57,7 +57,7 @@ Mixup: [False, True] ## 二、 大规模分类模型 -在实际应用中，由于训练数据的匮乏，往往将ImageNet1k数据集训练的分类模型作为预训练模型，进行图像分类的迁移学习。为了进一步助力解决实际问题，基于ResNet50_vd, 百度开源了自研的大规模分类预训练模型，其中训练数据为10万个类别，4300万张图片。 +在实际应用中，由于训练数据的匮乏，往往将ImageNet1k数据集训练的分类模型作为预训练模型，进行图像分类的迁移学习。为了进一步助力解决实际问题，基于ResNet50_vd, 百度开源了自研的大规模分类预训练模型，其中训练数据为10万个类别，4300万张图片。10万类预训练模型的下载地址：[**下载地址**](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet50_vd_10w_pretrained.tar) 我们在6个自有采集的数据集上进行迁移学习实验，采用一组固定参数以及网格搜索方式，其中训练轮数设置为20epochs，选用ResNet50_vd模型，ImageNet预训练精度为79.12%。实验数据集参数以及模型精度的对比结果如下： diff --git a/docs/zh_CN/models/ResNeSt_RegNet.md b/docs/zh_CN/models/ResNeSt_RegNet.md index b3cb0776d6d5a6429be4ba7d875464f5291a2bf9..1960237bfb46d7da223b5d7c27f7c03623415cb7 100644 --- a/docs/zh_CN/models/ResNeSt_RegNet.md +++ b/docs/zh_CN/models/ResNeSt_RegNet.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# ResNeSt以及RegNet网络 +# ResNeSt与RegNet系列 ## 概述 @@ -14,3 +14,12 @@ RegNet是由facebook于2020年提出，旨在深化设计空间理念的概念 | ResNeSt50_fast_1s1x64d | 0.8035 | 0.9528| 0.8035 | -| 8.68 | 26.3 | | ResNeSt50 | 0.8102 | 0.9542| 0.8113 | -| 10.78 | 27.5 | | RegNetX_4GF | 0.7850 | 0.9416| 0.7860 | -| 8.0 | 22.1 | + + +## 基于T4 GPU的预测速度 + +| Models | Crop Size | Resize Short Size | FP16
Batch Size=1
(ms) | FP16
Batch Size=4
(ms) | FP16
Batch Size=8
(ms) | FP32
Batch Size=1
(ms) | FP32
Batch Size=4
(ms) | FP32
Batch Size=8
(ms) | +|--------------------|-----------|-------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------| +| ResNeSt50_fast_1s1x64d | 224 | 256 | - | - | - | - | - | - | +| ResNeSt50 | 224 | 256 | - | - | - | - | - | - | +| RegNetX_4GF | 224 | 256 | 6.69042 | 8.01664 | 11.60608 | 6.46478 | 11.19862 | 16.89089 | diff --git a/ppcls/utils/logger.py b/ppcls/utils/logger.py index 12789c7c893a9d48a189b43dfd251c1a88e45f76..3b032ededcfc6a077211422d6e8f00a379288e79 100644 --- a/ppcls/utils/logger.py +++ b/ppcls/utils/logger.py @@ -16,9 +16,6 @@ import logging import os import datetime -from imp import reload -reload(logging) - logging.basicConfig( level=logging.INFO, format="%(asctime)s %(levelname)s: %(message)s", @@ -26,7 +23,7 @@ logging.basicConfig( def time_zone(sec, fmt): - real_time = datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=8) + real_time = datetime.datetime.now() return real_time.timetuple()