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說到圖像識(shí)別，有些人可能會(huì)一頭霧水，其實(shí)圖像識(shí)別早已經(jīng)成熟地應(yīng)用在了各行各業(yè)。比如，正在進(jìn)行中的雙十一全民剁手節(jié)，相信很多小伙伴們都在某寶上解鎖過以圖搜圖購物；越來越先進(jìn)的自動(dòng)駕駛道路街景識(shí)別；工業(yè)制造中不同組件的缺陷識(shí)別檢測(cè)等等。

有的開發(fā)者看到這里可能會(huì)心存疑問：上面所說的場(chǎng)景為什么不直接用圖像分類或者目標(biāo)檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)呢？

別急，讓我們看看下面這些實(shí)際的產(chǎn)業(yè)難題你就會(huì)恍然大悟：

1.【品類更新頻率高】像新零售這種行業(yè)，新品幾乎都是按小時(shí)級(jí)別在更新！

2.【目標(biāo)區(qū)分難度大】細(xì)分類差別極其細(xì)微，實(shí)際圖像角度多變刁鉆！

3.【算法復(fù)雜速度慢】業(yè)務(wù)上線預(yù)測(cè)速度要求極高，在閘機(jī)前不可能還需要等！

一個(gè)優(yōu)秀的圖像識(shí)別系統(tǒng)就是上述產(chǎn)業(yè)難題的最佳解決方案，需要綜合目標(biāo)檢測(cè)、圖像分類、度量學(xué)習(xí)、圖像檢索等多重技術(shù)，然而對(duì)一些開發(fā)者來說，確實(shí)存在較高的開發(fā)門檻。而近期，飛槳推出了一個(gè)全開源、輕量級(jí)圖像識(shí)別系統(tǒng)PP-ShiTu，完美解決上述產(chǎn)業(yè)落地中的重重難點(diǎn)，CPU上僅需0.2s輕松識(shí)別十萬類，而且十分簡(jiǎn)單易用。

PP-ShiTu技術(shù)報(bào)告地址：

http://arxiv.org/abs/2111.00775

鏈接指路：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas

（Star??收藏一下，不易走丟哦）

話不多說，讓我們直接來看看這個(gè)圖像識(shí)別系統(tǒng)的架構(gòu)：

圖1 PP-ShiTu架構(gòu)示意圖

01.輕量的主體檢測(cè)

PP-ShiTu的第一個(gè)模塊是主體檢測(cè)，它的作用是在圖像中找出主體目標(biāo)的區(qū)域。PP-ShiTu在這個(gè)模塊中采用了超高性價(jià)比的目標(biāo)檢測(cè)算法——PP-PicoDet。PP-PicoDet在驍龍865上，單張圖像21ms的預(yù)測(cè)速度下，在COCO數(shù)據(jù)集mAP可以達(dá)到36.3%；相同環(huán)境下，精度優(yōu)于YOLOv5n和YOLOX-nano 8個(gè)點(diǎn)以上。而它的出現(xiàn)，使PP-ShiTu的主體檢測(cè)模塊，相比上一個(gè)版本在精度幾乎不變的情況下，預(yù)測(cè)速度提升了15倍以上！

圖2 主體檢測(cè)新舊版本指標(biāo)對(duì)比圖

PP-PicoDet技術(shù)報(bào)告地址：

https://arxiv.org/abs/2111.00902

02.高效的特征提取模塊

PP-ShiTu的第二個(gè)模塊是特征向量提取。它的作用是將圖像轉(zhuǎn)換成特征向量，方便后續(xù)進(jìn)行檢索識(shí)別。PP-ShiTu采用CPU級(jí)輕量化骨干網(wǎng)絡(luò)PP-LCNet，并結(jié)合arcmargin算法，得到輕量化的特征提取模型。在 Intel至強(qiáng)6148處理器，PP-LCNet的單張圖像5.39ms的預(yù)測(cè)速度下，在ImageNet上Top1識(shí)別準(zhǔn)確率可以達(dá)到80.82%，準(zhǔn)確率超越大模型ResNet50的模型效果，而預(yù)測(cè)速度卻可以達(dá)到后者的3倍！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)達(dá)到較高精度。

圖3 特征提取模型新舊版本指標(biāo)對(duì)比圖

PP-LCNet技術(shù)報(bào)告地址：

https://arxiv.org/abs/2109.15099

ArcMargin文章地址：

https://arxiv.org/abs/1801.07698

03.向量檢索模塊

PP-ShiTu的第三個(gè)模塊是向量檢索。當(dāng)獲得了圖像特征后，我們通過計(jì)算向量距離來獲得兩張圖像的相似度，進(jìn)一步通過向量檢索獲取最終識(shí)別結(jié)果。這種方式最大的優(yōu)點(diǎn)是，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(shí)別新的目標(biāo)。為了更好地兼容(Linux, Windows, MacOS)多平臺(tái)，PP-ShiTu使用的向量搜索模塊Faiss。

Faiss技術(shù)報(bào)告地址：

https://arxiv.org/pdf/1702.08734.pdf

而這樣一個(gè)高效的識(shí)別系統(tǒng)使用起來卻只需三步，絕對(duì)的 ”開箱即用”！

第一步通過目標(biāo)檢測(cè)模型，進(jìn)行主體檢測(cè)；
第二步對(duì)每個(gè)候選區(qū)域進(jìn)行特征提取；
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(shí)別結(jié)果。

圖4 PP-ShiTu使用流程示例

直播預(yù)告

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(shí)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-5日百度高工將為我們講解圖像識(shí)別產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的方法和技巧，對(duì)各類痛難點(diǎn)解決方案進(jìn)行詳細(xì)拆解分析，現(xiàn)場(chǎng)還可以直接為大家進(jìn)行答疑，還在等什么！趕緊掃碼上車吧！

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