PaddleClas 2.6 发布，新增细粒度商品识别、特色多标签分类等前沿算法和检索能力！...
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原文中文，约4100字，阅读约需10分钟。
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内容提要
PaddleClas 2.6 版本发布，新增多种图像分类和检索算法，支持低代码开发。新增 MobileNetV4、StarNet、FasterNet 等模型，增强人脸识别和特征提取性能，适用于多标签分类和开放域检测。
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关键要点
- PaddleClas 2.6 版本发布，新增多种图像分类和检索算法，支持低代码开发。
- 新增前沿图像分类算法模型：MobileNetV4、StarNet、FasterNet。
- 新增特色多标签分类算法模型，提升多标签分类能力。
- PP-ShiTuV2系统增强，新增服务端图像特征模型，提升特征提取性能。
- 新增人脸识别能力，支持端到端人脸识别。
- PaddleX支持低代码全流程开发，简化模型使用和定制。
- 单标签图像分类支持最新算法模型，提升识别精度。
- 多标签分类模型提供更丰富的信息，适用于复杂场景。
- 人脸识别任务广泛应用于安全认证和社交媒体。
- 提供简单易用的Python API，支持快速体验和部署。
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