图像识别库哪家强，唯有它

近几年，人脸、车辆、人体属性、卡证、交通标识等经典图像识别技术，开始在我们当前数字化工作及生活中发挥着极其重要的作用。

当然，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。

今天，给大家推荐一个在 GitHub 上完全开源、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图像识别项目！

话不多说，先递上传送门，感兴趣的小伙伴可以尝试一下。

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

下面，就来详细拆解下这个项目的过人之处吧！

亮点一：完美平衡精度与速度

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。

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！

亮点二：易用性极强

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。

亮点三：集成超多硬核技术

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：

PP-LCNet 轻量级骨干网络

PP-LCNet 作为针对 CPU 量身打造的骨干网络模型，在速度、精度方面均远超如 MobileNetV3 等同体量算法，多个场景模型优化后，速度较 SwinTransformer 的模型快 30 倍以上，精度较 MobileNetV3_small_0.35x 高 18 个点。

SSLD 预训练权重

SSLD 半监督蒸馏算法可以使小模型学习到大模型的特征和 ImageNet22k 无标签大规模数据的知识。在训练小模型时，使用 SSLD 预训练权重作为模型的初始化参数，可以使不同场景的应用分类模型获得 1-2.5 个点的精度提升。

数据增强策略集成

该方案融合了图像变换、图像裁剪和图像混叠 3 种数据增强方法，并支持自定义调整触发概率，能使模型的泛化能力大大增强，提升模型在实际场景中的性能。模型可以在上一步的基础上，精度再提升 1 个点左右。

SKL-UGI 知识蒸馏算法

SKL (symmetric-KL) 在经典的 KL 知识蒸馏算法的基础上引入对称信息，提升了算法的鲁棒性。同时，该方案可以方便的在训练中加入无标签训练数据（Unlabeled General Image），可以进一步提升模型效果。该算法可以使模型精度继续提升 1-2 个点。