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飞桨图像识别套件PaddleClas是飞桨为工业界和学术界所准备的一个图像识别和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。
| PP-ShiTuV2图像识别系统效果展示 | PULC实用图像分类模型效果展示 |
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🔥2024.11.5 添加图像分类和图像检索领域低代码全流程开发能力:
- 飞桨低代码开发工具PaddleX，依托于PaddleClas的先进技术，支持了图像分类和图像检索领域的低代码全流程开发能力：
- 新增图像分类算法MobileNetV4、StarNet、FasterNet
- 新增服务端图像识别模型（图像特征）PP-ShiTuV2_rec_CLIP_vit_base、PP-ShiTuV2_rec_CLIP_vit_large
- 新增多标签图像分类模型CLIP_vit_base_patch16_448_ML、PP-HGNetV2-B0_ML、PP-HGNetV2-B4_ML、PP-HGNetV2-B6_ML、PP-LCNet_x1_0_ML、ResNet50_ML
- 新增人脸识别模型MobileFaceNet、ResNet50_face，新增人脸识别端到端系统。
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2022.9.13 发布超轻量图像识别系统PP-ShiTuV2：
- recall1精度提升8个点，覆盖商品识别、垃圾分类、航拍场景等20+识别场景，
- 新增库管理工具，Android Demo全新体验。
PaddleClas支持多种前沿图像分类、识别相关算法，发布产业级特色骨干网络PP-HGNet、PP-LCNetv2、 PP-LCNet和SSLD半监督知识蒸馏方案等模型，在此基础上打造PULC超轻量图像分类方案和PP-ShiTu图像识别系统。
上述内容的使用方法建议从文档教程中的快速开始体验
⚡ 快速开始
- 🔥 一键调用98个PaddleClas核心模型
- PULC超轻量图像分类方案快速体验：点击这里
- PP-ShiTu图像识别快速体验：点击这里
- PP-ShiTuV2 Android Demo APP，可扫描如下二维码，下载体验
🔥 低代码全流程开发
| 模型简介 | 应用场景 | 模型下载链接 |
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| PULC 超轻量图像分类方案 | 固定图像类别分类方案 | 人体、车辆、文字相关9大模型：模型库连接 |
| PP-ShituV2 轻量图像识别系统 | 针对场景数据类别频繁变动、类别数据多 | 主体检测模型：预训练模型 / 推理模型 识别模型：预训练模型 / 推理模型 |
| PP-LCNet 轻量骨干网络 | 针对Intel CPU设备及MKLDNN加速库定制 | PPLCNet_x1_0：预训练模型 / 推理模型 |
| PP-LCNetV2 轻量骨干网络 | 针对Intel CPU设备，适配OpenVINO | PPLCNetV2_base：预训练模型 / 推理模型 |
| PP-HGNet 高精度骨干网络 | GPU设备上相同推理时间精度更高 | PPHGNet_small：预训练模型 / 推理模型 |
全部模型下载链接可查看 文档教程 中的各模型介绍
- 环境准备
- PP-ShiTuV2图像识别系统介绍
- PULC超轻量图像分类实用方案
- PP系列骨干网络模型
- SSLD半监督知识蒸馏方案
- 前沿算法
- 产业实用范例库
- 30分钟快速体验图像分类
- FAQ
- 社区贡献指南
- 许可证书
- 贡献代码
PP-ShiTuV2是一个实用的轻量级通用图像识别系统，主要由主体检测、特征学习和向量检索三个模块组成。该系统从骨干网络选择和调整、损失函数的选择、数据增强、学习率变换策略、正则化参数选择、预训练模型使用以及模型裁剪量化多个方面，采用多种策略，对各个模块的模型进行优化，PP-ShiTuV2相比V1，Recall1提升近8个点。更多细节请参考PP-ShiTuV2详细介绍。
- 瓶装饮料识别
- 商品识别
- 动漫人物识别
- logo识别
- 车辆识别
本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。
我们非常欢迎你为PaddleClas贡献代码，也十分感谢你的反馈。 如果想为PaddleCLas贡献代码，可以参考贡献指南。
