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目前，Paddle-Lite已严格验证28个模型的精度和性能。对视觉类模型做到了充分的支持，覆盖分类、检测和定位，也包含了特色的OCR模型的支持。对NLP模型也做到了广泛支持，包含翻译、语义表达等等。
除了已严格验证的模型，Paddle-Lite对其他CV和NLP模型也可以做到大概率支持。
| 类别 | 类别细分 | 模型 | 支持平台 |
|---|---|---|---|
| CV | 分类 | MobileNetV1 | ARM, X86, GPU(OPENCL), NPU, RKNPU, APU |
| CV | 分类 | MobileNetV2 | ARM, X86, GPU(OPENCL), NPU |
| CV | 分类 | ResNet18 | ARM, GPU(OPENCL), NPU, RKNPU |
| CV | 分类 | ResNet50 | ARM X86, GPU(OPENCL), NPU, XPU, RKNPU |
| CV | 分类 | MnasNet | ARM, GPU(OPENCL), NPU |
| CV | 分类 | EfficientNet | ARM, GPU(OPENCL) |
| CV | 分类 | SqueezeNet | ARM, GPU(OPENCL), NPU |
| CV | 分类 | ShufflenetV2 | ARM, GPU(OPENCL) |
| CV | 分类 | ShuffleNet | ARM, GPU(OPENCL) |
| CV | 分类 | InceptionV4 | ARM, X86, GPU(OPENCL), NPU |
| CV | 分类 | VGG16 | ARM, GPU(OPENCL) |
| CV | 分类 | VGG19 | ARM, GPU(OPENCL), XPU |
| CV | 分类 | GoogleNet | ARM, X86, XPU |
| CV | 检测 | MobileNet-SSD | ARM, GPU(OPENCL), NPU |
| CV | 检测 | YOLOv3-MobileNetV3 | ARM, GPU(OPENCL), NPU |
| CV | 检测 | Faster RCNN | ARM, GPU(OPENCL) |
| CV | 检测 | Mask RCNN | ARM |
| CV | 分割 | Deeplabv3 | ARM, OPENCL(GPU) |
| CV | 分割 | UNet | ARM, GPU(OPENCL) |
| CV | 人脸 | FaceDetection | ARM |
| CV | 人脸 | FaceBoxes | ARM |
| CV | 人脸 | BlazeFace | ARM |
| CV | 人脸 | MTCNN | ARM, GPU(OPENCL) |
| CV | OCR | OCR-Detection-DB | ARM |
| CV | OCR | OCR-Recognition-CRNN | ARM, GPU(OPENCL) |
| CV | OCR | OCR-angle classifier | ARM, GPU(OPENCL) |
| CV | OCR | OCR-Attention | ARM |
| CV | GAN | CycleGAN | NPU |
| NLP | 机器翻译 | Transformer | ARM, NPU |
| NLP | 机器翻译 | BERT | XPU |
| NLP | 语义表示 | ERNIE | XPU |
注意：
模型列表中 * 代表该模型链接来自PaddlePaddle/models, 否则为推理模型的下载链接
支持平台列表中 NPU* 代表ARM+NPU异构计算, 否则为NPU计算
寻找更多的可支持的模型还可以转至PaddleOCR，PaddleDetection，paddle-models， PaddleHub
