Image classification quick start case

[ITerydh]

I have a zero-based example of introductory image classification based on PaddleClas。

Project address ： https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2270454

[tngt]

感谢您的贡献，经过审核，有如下建议可以参考： 1.【简要介绍】部分，您已经解释清楚图像分类的概念，但仍需要添加食物分类任务的意义。然后介绍本示例要做什么，即本示例基于飞桨的图像分类算法套件PaddleClas实现食物图像分类任务。（简单概念解释可以删除） 2.【项目任务】部分，是否可以删除，通常项目介绍部分会在第一节解释清楚，可以尝试迁移。 3. 【2.2数据集介绍】需要放在【数据集】部分，可以尝试迁移。 4. 【安装PaddleClas】部分添加本项目使用哪个模型，并进行模型原理解读。

[ITerydh]

已更改，请看最新的版本V2 Project address ： https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2270454

[tngt]

已更改，请看最新的版本V2 Project address ： https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2270454

感谢您的修改，已经反馈给RD同学评审。

[ZhangHandi]

在四、安装PaddleClas中对ShuffleNet模型做了简单的介绍，其中提到“为了弥补不足，引入了channel split操作”，能否简单介绍下ShuffleNet v1的不足是什么，v2的结构又如何弥补了这些不足呢。可以以使用为主，无需进行大篇幅的模型结构讲解，但是对于v1的缺点，以及v2针对这些问题的改进，希望可以讲清楚。