PaddleClas是飞桨图像分类套件，它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。
##CPU版本安装命令pipinstall-fhttps://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpupaddlepaddle##GPU版本安装命令pipinstall-fhttps://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpupaddlepaddle-gpu丰富的模型库基于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。
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，batchsize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。
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。
TODO EfficientLite、GhostNet、RegNet、ResNeSt的论文指标复现和性能评估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知识蒸馏知识蒸馏是指使用教师模型(teachermodel)去指导学生模型(studentmodel)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，SimpleSemi-supervisedLabelDistillation），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：
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。
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。
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。
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