PaddleClas清晰度评估模型文件修复与使用指南

PaddleClas作为飞桨生态下的图像分类工具库，其PULC（Practical Ultra Lightweight Classification）系列模型因其轻量高效的特点广受欢迎。其中清晰度评估模型能够有效判断图像质量，在实际应用中具有重要意义。

近期有用户反馈在部署清晰度评估模型时遇到了模型文件无法下载的问题。经过技术团队排查，发现是由于模型文件链接暂时失效导致。目前该问题已得到修复，用户可正常下载使用清晰度评估推理模型。

对于需要使用该模型的开发者，建议按照以下步骤操作：

1. 进入项目部署目录下的models文件夹
2. 执行模型下载和解压命令
3. 验证模型文件完整性

清晰度评估模型在多个实际场景中都有重要应用价值，包括但不限于：

• 图像采集质量监控
• 自动化图像筛选系统
• 图像预处理流程中的质量过滤

该模型基于PaddleClas框架开发，继承了PaddlePaddle在推理性能上的优势，能够在保证准确率的同时实现高效推理。开发者可以将其轻松集成到现有系统中，为图像处理流程增加质量评估能力。

建议开发者在集成该模型前，先通过官方提供的示例代码进行测试验证，确保模型在目标环境中的正常运行。同时也要注意模型输入输出的数据格式要求，以获得最佳性能表现。