ESNet(Enhanced ShuffleNet)是百度自研的一个轻量级网络，该网络在 ShuffleNetV2 的基础上融合了 MobileNetV3、GhostNet、PPLCNet 的优点，组合成了一个在 ARM 设备上速度更快、精度更高的网络，由于其出色的表现，所以在 PaddleDetection 推出的 PP-PicoDet 使用了该模型做 backbone，配合更强的目标检测算法，最终的指标一举刷新了目标检测模型在 ARM 设备上的 SOTA 指标。
| Models | Top1 | Top5 | FLOPs (M) |
Params (M) |
|---|---|---|---|---|
| ESNet_x0_25 | 62.48 | 83.46 | - | - |
| ESNet_x0_5 | 68.82 | 88.04 | - | - |
| ESNet_x0_75 | 72.24 | 90.45 | - | - |
| ESNet_x1_0 | 73.92 | 91.40 | - | - |
关于 Inference speed 等信息，敬请期待。
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/ESNet/ 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。
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 。
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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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