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          超強(qiáng)圖像識(shí)別系統(tǒng)開源了!人臉、商品、車輛識(shí)別一網(wǎng)打盡

          共 2143字,需瀏覽 5分鐘

           ·

          2021-11-07 22:44

          大家知道人臉、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?
          起初覺得不就是圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)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)我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(cè)、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?!正在我捶胸頓足的時(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 — PP-ShiTu!What?這不夢(mèng)想一下就要實(shí)現(xiàn)了嘛!
          趕緊 Star 收藏:
          https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas
          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(cè)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(cè),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(shí)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(jí)別,在閘機(jī)前讓你等個(gè) 3 秒絕對(duì)要炸鍋!

          而這個(gè) PP-ShiTu 圖像識(shí)別系統(tǒng)就可以完美解決以上問題!
          準(zhǔn)備好需要識(shí)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(duì)的 “開箱即用”,而且它不僅可以用作商品識(shí)別,還可以進(jìn)行車輛、人臉、Logo、行人識(shí)別?。。?/strong>
          • 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(kù)中進(jìn)行檢索,完成匹配,返回識(shí)別結(jié)果。

          PP-ShiTu 使用流程示例
          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:
          PP-ShiTu 架構(gòu)圖
          主體檢測(cè):采用高精度超輕量的 PP-PicoDet 檢測(cè)算法,它的出現(xiàn),使 PP-ShiTu 的主體檢測(cè)模塊預(yù)測(cè)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(jí)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(cè)速度還是后者的 3 倍!簡(jiǎn)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(shí)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(shí)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(kù)即可識(shí)別新的目標(biāo),一次訓(xùn)練長(zhǎng)期使用,還兼容 (Linux, Windows, MacOS) 多平臺(tái)。
          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(kù),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(mèng)!(逐漸露出暴富的笑容~ )
          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!
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          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-3日百度高工為我們講解了圖像識(shí)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(shí)別產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的方法和技巧解析,現(xiàn)場(chǎng)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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          GitHub:
          https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/tree/release/2.3
          Gitee:
          https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleClas
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          數(shù)據(jù)來源:部分圖片來源于網(wǎng)絡(luò),侵權(quán)可刪
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