PeleeNet 系列模型是基于 DenseNet 网络所提出的稠密链接的思想，对 DenseNet 网络进行结构上的优化所得到，在模型性能和效率之间取得了较好的平衡，因此可以视为是 DenseNet 的轻量化版本。论文地址。
| Models | Top1 | Top5 | Reference top1 |
Reference top5 |
FLOPs (G) |
Params (M) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| PeleeNet | 0.7153 | 0.9040 | 0.716 | - | 0.514 | 2.812 |
| Models | Size | Latency(ms) bs=1 |
Latency(ms) bs=4 |
Latency(ms) bs=8 |
|---|---|---|---|---|
| PeleeNet | 224 | 1.26 | 2.10 | 2.47 |
备注： 精度类型为 FP32，推理过程使用 TensorRT-8.0.3.4。
安装 paddlepaddle 和 paddleclas 即可快速对图片进行预测，体验方法可以参考ResNet50 模型快速体验。
此部分内容包括训练环境配置、ImageNet数据的准备、该模型在 ImageNet 上的训练、评估、预测等内容。在 ppcls/configs/ImageNet/DeiT/ 中提供了该模型的训练配置，启动训练方法可以参考：ResNet50 模型训练、评估和预测。
备注： 由于 DeiT 系列模型默认使用的 GPU 数量为 8 个，所以在训练时，需要指定8个GPU，如python3 -m paddle.distributed.launch --gpus="0,1,2,3,4,5,6,7" tools/train.py -c xxx.yaml, 如果使用 4 个 GPU 训练，默认学习率需要减小一半，精度可能有损。
Paddle Inference 是飞桨的原生推理库， 作用于服务器端和云端，提供高性能的推理能力。相比于直接基于预训练模型进行预测，Paddle Inference可使用 MKLDNN、CUDNN、TensorRT 进行预测加速，从而实现更优的推理性能。更多关于Paddle Inference推理引擎的介绍，可以参考Paddle Inference官网教程。
Inference 的获取可以参考 ResNet50 推理模型准备 。
PaddleClas 提供了基于 python 预测引擎推理的示例。您可以参考ResNet50 基于 Python 预测引擎推理 。
PaddleClas 提供了基于 C++ 预测引擎推理的示例，您可以参考服务器端 C++ 预测来完成相应的推理部署。如果您使用的是 Windows 平台，可以参考基于 Visual Studio 2019 Community CMake 编译指南完成相应的预测库编译和模型预测工作。
Paddle Serving 提供高性能、灵活易用的工业级在线推理服务。Paddle Serving 支持 RESTful、gRPC、bRPC 等多种协议，提供多种异构硬件和多种操作系统环境下推理解决方案。更多关于Paddle Serving 的介绍，可以参考Paddle Serving 代码仓库。
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Paddle Lite 是一个高性能、轻量级、灵活性强且易于扩展的深度学习推理框架，定位于支持包括移动端、嵌入式以及服务器端在内的多硬件平台。更多关于 Paddle Lite 的介绍，可以参考Paddle Lite 代码仓库。
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Paddle2ONNX 支持将 PaddlePaddle 模型格式转化到 ONNX 模型格式。通过 ONNX 可以完成将 Paddle 模型到多种推理引擎的部署，包括TensorRT/OpenVINO/MNN/TNN/NCNN，以及其它对 ONNX 开源格式进行支持的推理引擎或硬件。更多关于 Paddle2ONNX 的介绍，可以参考Paddle2ONNX 代码仓库。
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