父老們，鄉(xiāng)親們！你知道人臉、商品、車輛識別，以圖搜圖乃至自動駕駛，背后的技術(shù)是什么嘛？
起初小編覺得不就是圖像分類、目標(biāo)檢測這些東西嘛，有什么難的？但能熟練這些應(yīng)用的BAT高級工程師們都輕松年薪百萬，笑傲人生了?。?！當(dāng)小編正在酸成檸檬精的時(shí)候，BAT大神幽幽的說：這背后是綜合使用目標(biāo)檢測、圖像分類、度量學(xué)習(xí)、圖像檢索的【通用圖像識別系統(tǒng)】…度量學(xué)習(xí)是啥？圖像檢索是啥？通用圖像識別系統(tǒng)又是啥？！看來還是我Too Simple，Too Naive了…難道我真的就無緣年薪百萬了嘛？！正在小編捶胸頓足的時(shí)候，小編突然發(fā)現(xiàn)了一個(gè)通用圖像識別系統(tǒng)快速搭建神器— PP-ShiTu！OMG！這不夢想一下就要實(shí)現(xiàn)了嘛！https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas
那這個(gè)項(xiàng)目到底有什么過人之處，圖像識別又比圖像分類、目標(biāo)檢測強(qiáng)在哪里呢？
拿[商品識別]舉個(gè)栗子，如果你用單純的圖像分類和目標(biāo)檢測，你會發(fā)現(xiàn)：- 商品類別數(shù)以萬計(jì)：根本沒法事先把所有類別都放入訓(xùn)練集！訓(xùn)練集都不完備怎么訓(xùn)練算法？
- 樣本差別極小，區(qū)分難度極大：細(xì)分類差別極其細(xì)微，實(shí)際圖像的拍攝角度也多變刁鉆，識別準(zhǔn)確率非常非常低。
- 產(chǎn)業(yè)上線速度要求極高：每張復(fù)雜的圖片處理速度要求在毫秒級別，在閘機(jī)前讓你等個(gè)3秒絕對要炸鍋！
而這個(gè)PP-ShiTu圖像識別系統(tǒng)就可以完美解決以上問題！準(zhǔn)備好需要識別的物體圖片后，只需三步，多類別、微差異、高速度等問題通通不再是問題，絕對的?“開箱即用”，而且它不僅可以用作商品識別，還可以進(jìn)行車輛、人臉、Logo、行人識別?。?！- 第一步通過目標(biāo)檢測模型，進(jìn)行主體檢測；
- 第二步對每個(gè)候選區(qū)域進(jìn)行特征提?。?/span>
- 第三步將特征提取后的向量在檢索庫中進(jìn)行檢索，完成匹配，返回識別結(jié)果。
而這個(gè)圖像識別系統(tǒng)的4個(gè)核心構(gòu)成模塊，都是經(jīng)過精心打磨。無論是單獨(dú)使用亦或是串聯(lián)開發(fā)，都有非凡的效果：主體檢測：采用高精度超輕量的PP-PicoDet檢測算法，它的出現(xiàn)，使PP-ShiTu的主體檢測模塊預(yù)測速度提升了15倍以上，而精度幾乎不衰減。骨干網(wǎng)絡(luò)：采用CPU級超高性價(jià)比的輕量化骨干網(wǎng)絡(luò)PP-LCNet，它的準(zhǔn)確率不僅超越大模型ResNet50的模型效果，預(yù)測速度還是后者的3倍！簡直香個(gè)跟頭！而PP-ShiTu充分挖掘該網(wǎng)絡(luò)的潛力，學(xué)習(xí)一個(gè)具有超強(qiáng)泛化能力的特征提取模型，同一模型可在多個(gè)數(shù)據(jù)集上同時(shí)實(shí)現(xiàn)高精度識別。度量學(xué)習(xí)：集成ArcMargin度量學(xué)習(xí)方法，輕松將圖像轉(zhuǎn)換成特征向量，訓(xùn)練出魯棒的圖像特征，以供后續(xù)進(jìn)行檢索識別。檢索系統(tǒng)：集成Faiss算法，高效完成向量檢索。當(dāng)增加新的品類時(shí)，不需要重新訓(xùn)練提取特征模型，僅需要更新檢索庫即可識別新的目標(biāo)，一次訓(xùn)練長期使用，還兼容(Linux, Windows, MacOS)多平臺。開發(fā)者不僅可以單獨(dú)或自主組裝使用這四個(gè)模塊，還可以直接采用構(gòu)建好的車輛識別、LOGO識別、商品識別、動漫識別四個(gè)系統(tǒng)。只需要補(bǔ)充好檢索庫，就可以直接投產(chǎn)使用了！有了它們的助力，看齊大廠程序員，年薪百萬不是夢?。ㄖ饾u露出暴富的笑容~?）這么強(qiáng)大、用心的項(xiàng)目 ，你還在等什么？！還不趕緊Star??收藏上車吧！傳送門：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClashttps://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/release/2.3/docs/zh_CN/quick_start/quick_start_recognition.md為了讓開發(fā)者更深入的了解PaddleClas并手把手教大家完成圖像識別系統(tǒng)的搭建，項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)還精心準(zhǔn)備了為期4天的直播課程。11月2日-3日百度高工為我們講解了圖像識別技術(shù)難點(diǎn)及選型策略及SOTA模型煉丹秘訣，11月4日-5日還有圖像識別產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的方法和技巧解析，現(xiàn)場直接為大家進(jìn)行答疑，還在等什么！趕緊掃碼上車吧！
掃碼報(bào)名直播課，加入技術(shù)交流群
精彩內(nèi)容搶先看！長按收藏海報(bào)～
如果您想詳細(xì)了解更多飛槳的相關(guān)內(nèi)容，請參閱以下文檔。https://www.paddlepaddle.org.cnGitHub:?https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/tree/release/2.3Gitee:
https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleClas這么強(qiáng)大、用心的項(xiàng)目 ，還不趕緊給各位開發(fā)者一個(gè)Star??的鼓勵！https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas
數(shù)據(jù)來源：部分圖片來源于網(wǎng)絡(luò)，侵權(quán)可刪
