91天天干天天日,伊人五月婷婷丁香大香蕉,亚洲天堂视频在线,伊人大香蕉视频网,乱伦自拍视频,天天操天天天干,www.AV在线视频,被操的视频在线观看免费网站

自動駕駛、泛電商、互聯(lián)網(wǎng)金融認證等這些全球最火爆的產(chǎn)業(yè)成功背后的關鍵技術是什么？各大廠攻城獅們年薪百萬的秘籍又是什么？而我們又如何能在”內(nèi)卷洪流”中沖出重圍，”不肝”、”不躺”，登上人生巔峰，甚至做出點改變世界的貢獻？

這絕對不是一篇雞湯水文，而是扎扎實實地為大家深入介紹當今智能視覺領域飛速發(fā)展背后的強大推手，是一項你絕對需要了解的關鍵技術---智能圖像識別系統(tǒng)！！！

圖1 PP-ShiTu效果示意圖

你以為圖像識別就是泛泛的人臉識別、物品檢測嗎？你以為圖像識別就是目標檢測、圖像分類這些基礎技術粗暴迭代海量數(shù)據(jù)的結果嗎？大錯特錯！這背后是綜合目標檢測、圖像分類、度量學習、圖像檢索等技術的【通用圖像識別系統(tǒng)】！

除基礎技術架構外，圖像識別任務實際產(chǎn)業(yè)落地過程中又面臨很多實際難點：

1. 【算法迭代難】識別類別數(shù)以萬計！像新零售這種行業(yè)，新品幾乎都是按小時級別在更新！

2. 【誤識別誤報率高】細分類差別極其細微，實際圖像角度多變刁鉆，親媽都分辨不出！

3.【預測效率要求高】算法上線運行速度要求極高，在閘機前還得等3s才能過，根本不能接受嘛！！

然鵝，沒有什么能夠阻擋，我們聰明勤奮的開發(fā)者們對前進的向往！飛槳就推出了一個全開源、超輕量級圖像識別系統(tǒng)PP-ShiTu！

不僅基于上述關鍵技術模塊完整構建了”開箱即用”的圖像識別系統(tǒng)，還完美的解決了產(chǎn)業(yè)落地中的重重難點！最新的版本相較于原版更是在推理速度上提升了八倍!

小編不禁發(fā)出感慨：要問圖像識別哪家強，中國AI找飛槳！

那這個”看起來很厲害”的圖像識別系統(tǒng)到底長啥樣，具體咋用，是不是僅僅是”看起來很厲害”呢？下面我們就一起來看看吧！

圖3 PP-ShiTu架構示意圖

超輕量的主題檢測

主體檢測作為整個識別任務的第一步，其本身的精度、性能，都直接影響整個識別系統(tǒng)的識別效果。PP-ShiTu中使用PP-PicoDet模型作為主體檢測算法，PP-PicoDet模型性能和速度均達到業(yè)內(nèi)SOTA的水平，為整個識別系統(tǒng)實現(xiàn)精準高效識別打下了堅實的基礎。

高效的特征提取模塊

圖像識別的又一大問題就是如何讓模型提取到更好的特征。在特征提取的訓練階段，PP-ShiTu通過使用度量學習，更好地解決高相似度物體的區(qū)分問題。不僅如此，PP-ShiTu所使用的骨干網(wǎng)絡PP-LCNet作為業(yè)內(nèi)SOTA模型，大幅度提升預測速度的同時，還提高了精度，并且可能直接支持多種應用方向和場景，真節(jié)省開發(fā)成本的一把好手!

圖4 PP-ShiTu 特征提取原理示意圖

快速向量檢索支持

在實際應用中，海量的圖像、視頻特征不僅會消耗巨大的存儲空間，而且檢索時間極長，給圖像識別的最后一公里設下路障。PP-ShiTu則是結合DeepHash和度量學習，甚至在檢索庫特征數(shù)量大于10萬時，依然使得所需的存儲空間減少32倍，檢索速度提高5倍以上。除此以外PP-ShiTu使用的向量搜索模塊Faiss，可以更好地適應多平臺的需求(Linux, Windows, MacOs)，為實際應用提供靈活選擇。

這樣一個高效系統(tǒng)使用起來卻只需三步，絕對的?”開箱即用”！

第一步通過目標檢測模型，進行主體檢測；
第二步對每個候選區(qū)域進行特征提取；
第三步將特征提取后的向量在檢索庫中進行檢索，完成匹配，返回識別結果。

圖5 PP-ShiTu使用流程示例

而且尤為實用的功能在于：實際上線使用的時候，遇到新的需要識別的類別，無需重新訓練模型，只需要在檢索庫中增加該類別圖像特征，就能夠完成識別！

直播預告

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別系統(tǒng)的搭建，項目團隊還精心準備了為期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別產(chǎn)業(yè)應用的方法和技巧，對各類痛難點解決方案進行詳細拆解分析，現(xiàn)場還可以直接為大家進行答疑，還在等什么！趕緊掃碼上車吧！

掃碼報名直播課，加入技術交流群

精彩內(nèi)容搶先看！長按收藏海報～

如果您想詳細了解更多飛槳的相關內(nèi)容，請參閱以下文檔。

官網(wǎng)地址：https://www.paddlepaddle.org.cn

PaddleClas項目地址：

GitHub:?https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/tree/release/2.3

Gitee:?https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleClas

這么強大、用心的項目，還不趕緊給各位開發(fā)者一個??的鼓勵！

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas

數(shù)據(jù)來源：部分圖片來源于網(wǎng)絡，侵權可刪

百度又一神器面世！網(wǎng)友：牛逼炸了...