又一顶级项目开源！一行搞定人、车、OCR等...

人脸、车辆、人体属性、卡证、交通标识等经典图像识别能力，在我们当前数字化工作及生活中发挥着极其重要的作用。业内也不乏顶尖公司提供的可直接调用的API、SDK，但这些往往面临着定制化场景泛化效果不好、价格昂贵、黑盒可控性低、技术壁垒难以形成多诸多痛点。

而今天小编要给大家推荐的是一个完全开源免费的、覆盖人、车、OCR等9大经典识别场景、在CPU上可3毫秒实现急速识别、一行代码就可实现迭代训练的项目！

图1 PaddleClas图像分类应用示意图

话不多说，赶紧送上传送门，识货的小伙伴赶紧尝试一下吧！

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas

记得Star收藏防止走丢哦！

当然，小编不是只管吆喝的，下面小编就来详细拆解下这个项目的过人之处吧！

图2 9大场景模型效果示意图

从大名鼎鼎的Resnet50到如今火热的Swin-Transformer，模型精度不断被刷新，但是预测效率并不高。即使是Swin-Transformer最小的模型，在CPU上的预测速度也超过100ms，远远无法满足产业实时预测的需求。

而使用MobileNet系列等轻量化模型可以保证较高的预测效率，在CPU上预测一张图像大约3ms，但是模型精度往往和大模型有很大差距。

而PaddleClas推出的超轻量图像分类方案（Practical Ultra Light Classification，简称PULC），就完美解决上述产业落地中算法精度和速度难以平衡的痛点。

表1 不同模型精度速度结果对比

如图所示，它的精度与Swin-Transformer等大模型比肩，预测速度却可以快30倍以上，在CPU上的推理时长仅需2ms！

PULC方案不仅完美的平衡了精度与速度，还充分考虑了产业实践过程中需要定制化的对算法快速迭代的需求，只需一行命令，就可完成模型训练。

与此同时，PaddleClas 团队还发布了包括人、车、OCR在内的9大场景模型，仅需2步就能实现业务 POC 效果验证，训练、推理、部署一条龙，真正实现“开箱即用”。

不仅如此，项目还匹配了详细的中文使用文档及产业实践范例教程。

图3 使用文档及范例示意图

超轻量图像分类方案（PULC）集成了业界4大业界领先的优化策略：

图4 超轻量图像分类方案（PULC）示意图

表3 图像分类产业落地工具集训练推理部署功能支持列表

集中值得高度关注的有：

飞桨分布式训练架构具备4D混合并行、端到端自适应分布式训练等多项特色技术。在PP-LCNet训练中，4机8卡相较于单机8卡加速比达到3.48倍，加速效率87%，精度无损。

飞桨模型压缩工具PaddleSlim功能完备，覆盖模型裁剪、量化、蒸馏和NAS。图像分类模型经过量化裁剪后，移动端平均预测耗时减少24%。

飞桨轻量化推理引擎Paddle Lite适配了20+ AI 加速芯片，可以快速实现图像分类模型在移动设备、嵌入式设备和IOT设备等高效设备的部署。

以上所有模型、代码均在PaddleClas中开源提供，还有超详细文档教程和范例项目，赶紧查看全部开源代码并Star收藏吧~

链接指路：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas

为了让开发者们更深入的了解PaddleClas这次 发布的全新内容，解决落地应用难点，掌握产业实践的核心能力，6月15-6月17日晚20:30飞桨团队精心准备了为期三天的直播课程！

百度资深工程师将为我们详细介绍超轻量图像分类方案，对各场景模型优化原理及使用方式进行拆解，之后还有产业案例全流程实操，对各类痛难点解决方案进行手把手教学，加上直播现场互动答疑，还在等什么！抓紧扫码上车吧！

官网地址：https://www.paddlepaddle.org.cn

PaddleClas项目地址：

GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas

Gitee: https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleClas