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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和83.7%的ResNet101_vd_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...
不仅如此,作为视觉任务的坚实底座,PaddleClas还提供了 35 个系列,近 200 个预训练模型和性能评估,力求为工业界和学术界提供更高效便捷的开发工具,为开发者带来更流畅优质的使用体验,实现行业场景实现落地应用。 想要获取更多PaddleClas相关介绍及教程文档可前往⬇️: 地址: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCl...
将下载到的压缩包解压到 cuda 的安装路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7下 安装paddle-gpu pip installpaddlepaddle-gpu==2.4.2 下载PaddleClas源码 PaddlePaddle/PaddleClas: A treasure chest for visual classification and recognition powered by PaddlePaddle (github.com) 下载模型安装依...
PaddleClas官网:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/release/2.0/README_cn.md 因为水平有限,难免有不足之处,还请大家多多帮助。 作者:段春华, 网名skywalk or 天马行空,济宁市极快软件科技有限公司的AI架构师,百度飞桨PPDE。希望在AI的海洋里,跟飞桨一起乘风破浪,共创辉煌! 我在AI Studio上获得钻...
PaddleClas github地址:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/ PaddleClas教程文档地址:https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html 为了让用户能够更方便地训练并使用图像分类模型,完成图像分类任务,飞桨开源了PaddleClas图像分类套件,打通模型开发、训练、压缩、部署全流程,助力开发者更好的开发和...
PaddleClasGitHub: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas 项目简介 在热轧带钢的生产过程中受制造工艺、生产条件和原材料质量等相关问题的制约,生产出的工业产品往往存在缺陷。热轧带钢表面缺陷种类较多,其中常见的典型表面缺陷有六种,即:轧制氧化皮(RS),斑块(Pa),开裂(Cr),点蚀表面(PS),内含物(In)和划痕(...
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。 近期更新 2021.02.08 正式发布PaddleClas v2.0(branch release/2.0)并设置为推荐用户使用的默认分支。发布的详细内容,请参考: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/releases/tag...
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas.git 安装依赖库: cd PaddleClas pip install --upgrade -r requirements.txt 三、数据准备 flowers102数据集是一个包含102种花卉类别的图像数据集,每个类别包含40到258张不等数量的图像。在本例中,我们将使用flowers102数据集进行训练和预测。首先,需要下载并...
PaddleClas GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas 项目简介 在热轧带钢的生产过程中受制造工艺、生产条件和原材料质量等相关问题的制约,生产出的工业产品往往存在缺陷。热轧带钢表面缺陷种类较多,其中常见的典型表面缺陷有六种,即:轧制氧化皮(RS),斑块(Pa),开裂(Cr),点蚀表面(PS),内含物(In)和划痕...