父老們，鄉(xiāng)親們！你知道人臉、商品、車輛識(shí)別，以圖搜圖乃至自動(dòng)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(jí)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(shí)別系統(tǒng)】…
度量學(xué)習(xí)是啥？圖像檢索是啥？通用圖像識(shí)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，突然發(fā)現(xiàn)了一個(gè)通用圖像識(shí)別系統(tǒng)快速搭建神器！OMG！這不夢想一下就要實(shí)現(xiàn)了嘛！那這個(gè)項(xiàng)目到底有什么過人之處，圖像識(shí)別又比圖像分類、目標(biāo)檢測強(qiáng)在哪里呢？拿 [商品識(shí)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(huì)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？- 樣本類別極不均衡：每類商品的數(shù)量分布參差不齊，有的類別只有 1、2 張圖片！這樣的類別即使投入算法訓(xùn)練，識(shí)別準(zhǔn)確率也是非常非常低的。- 品類更新極快：各個(gè)商家不停的推出新的品類，每增加新的產(chǎn)品都要辛辛苦苦重新訓(xùn)練模型！而使用圖像識(shí)別，不僅能將以上問題完美解決！而且上手極快，簡單易懂。準(zhǔn)備好需要識(shí)別的物體圖片后，只需三步，多類別、小樣本、數(shù)據(jù)不均衡通通不再是問題！并且它除了商品識(shí)別，還可以進(jìn)行車輛、人臉、Logo、行人識(shí)別！！！讓我們一起想識(shí)別什么就識(shí)別什么！（是自由的感覺沒錯(cuò)了！）
而這個(gè)圖像識(shí)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：采用高精準(zhǔn)超輕量的 PP-YOLOv2 檢測算法，快速對(duì)圖像進(jìn)行主體檢測，提升識(shí)別效率。骨干網(wǎng)絡(luò)：精選 6 個(gè)系列 Backbone，覆蓋最精巧的移動(dòng)端模型和高精準(zhǔn)的服務(wù)端模型，支持對(duì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行快速修改，滿足不同使用場景的需求。度量學(xué)習(xí)：集成 ArcMargin, CenterLoss, TriHard 等業(yè)界最領(lǐng)先的度量學(xué)習(xí)方法，并能任意組合，輕松訓(xùn)練出魯棒的圖像特征。檢索系統(tǒng)：集成百度自研的 M?bius 算法，高效完成向量檢索，并能隨時(shí)更新檢索庫，一次訓(xùn)練長期使用。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(shí)別、LOGO 識(shí)別、商品識(shí)別、動(dòng)漫識(shí)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！（逐漸露出暴富的笑容～
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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！推薦閱讀：
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