重新以resnet50（flops与ResNet相同，且结构较为简单）为基准（ 76.1% ），以swin的训练技巧训练resnet50，作为baseline，进行网络训练 并且逐步加入结构变化与tricks，以接近transformer，包括 macro design, ResNeXt, inverted bottleneck, large kernel size, various layer-wise micro designs

人像分割是图像分割领域的高频应用，PaddleSeg推出在大规模人像数据上训练的人像分割系列模型PP-HumanSeg，包括超轻量级模型PP-HumanSeg-Lite，满足在服务端、移动端、Web端多种使用场景的需求。PaddleSeg提供从训练到部署的全流程应用指南，以及视频流人像分割、背景替换教程。可基于Paddle.js在网页体验人像扣图效果、视频背景替换及弹幕穿透效果。

掌握国土资源利用和土地覆盖类型，是地理国情普查与监测的重要内容。高效获取准确、客观的土地利用情况，监测国土变化情况，可以为国家和地方提供地理国情信息决策支撑。随着遥感、传感器技术的发展，特别是多时相高分辨率遥感图像数据的普及，使我们可以足不出户，就能掌握全球任一地表的细微变化。 目前，我国遥感领域已步入了高分辨率影像的快车道，对遥感数据的分析应用服务的需求也与日俱增。传统方式对高分辨率卫星遥感图像的对特征刻画能力差且依赖人工经验工作量巨大。随着人工智能技术的兴起，特别是基于深度学习的图像识别方法获得了极大的发展，相关技术也推动了遥感领域的变革。相对于传统基于人海战术的目视解译方法，基于深度学习的遥感图像识别技术可以自动分析图像中的地物类型，在准确率和效率方面展现出极大的潜力。