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說到圖像識別，有些人可能會一頭霧水，其實圖像識別早已經成熟地應用在了各行各業(yè)。比如，正在進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；越來越先進的自動駕駛道路街景識別；工業(yè)制造中不同組件的缺陷識別檢測等等。

有的開發(fā)者看到這里可能會心存疑問：上面所說的場景為什么不直接用圖像分類或者目標檢測算法實現(xiàn)呢？

別急，讓我們看看下面這些實際的產業(yè)難題你就會恍然大悟：

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級別在更新！

2.【目標區(qū)分難度大】細分類差別極其細微，實際圖像角度多變刁鉆！

3.【算法復雜速度慢】業(yè)務上線預測速度要求極高，在閘機前不可能還需要等！

一個優(yōu)秀的圖像識別系統(tǒng)就是上述產業(yè)難題的最佳解決方案，需要綜合目標檢測、圖像分類、度量學習、圖像檢索等多重技術，然而對一些開發(fā)者來說，確實存在較高的開發(fā)門檻。而近期，飛槳推出了一個全開源、輕量級圖像識別系統(tǒng)PP-ShiTu，完美解決上述產業(yè)落地中的重重難點，CPU上僅需0.2s輕松識別十萬類，而且十分簡單易用。

PP-ShiTu技術報告地址：

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圖像識別系統(tǒng)的架構：

圖1 PP-ShiTu架構示意圖

01.輕量的主體檢測

PP-ShiTu的第一個模塊是主體檢測，它的作用是在圖像中找出主體目標的區(qū)域。PP-ShiTu在這個模塊中采用了超高性價比的目標檢測算法——PP-PicoDet。PP-PicoDet在驍龍865上，單張圖像21ms的預測速度下，在COCO數據集mAP可以達到36.3%；相同環(huán)境下，精度優(yōu)于YOLOv5n和YOLOX-nano 8個點以上。而它的出現(xiàn)，使PP-ShiTu的主體檢測模塊，相比上一個版本在精度幾乎不變的情況下，預測速度提升了15倍以上！

圖2 主體檢測新舊版本指標對比圖

PP-PicoDet技術報告地址：

https://arxiv.org/abs/2111.00902

02.高效的特征提取模塊

PP-ShiTu的第二個模塊是特征向量提取。它的作用是將圖像轉換成特征向量，方便后續(xù)進行檢索識別。PP-ShiTu采用CPU級輕量化骨干網絡PP-LCNet，并結合arcmargin算法，得到輕量化的特征提取模型。在 Intel至強6148處理器，PP-LCNet的單張圖像5.39ms的預測速度下，在ImageNet上Top1識別準確率可以達到80.82%，準確率超越大模型ResNet50的模型效果，而預測速度卻可以達到后者的3倍！PP-ShiTu充分挖掘該網絡的潛力，學習一個具有超強泛化能力的特征提取模型，同一模型可在多個數據集上同時達到較高精度。

圖3 特征提取模型新舊版本指標對比圖

PP-LCNet技術報告地址：

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的第三個模塊是向量檢索。當獲得了圖像特征后，我們通過計算向量距離來獲得兩張圖像的相似度，進一步通過向量檢索獲取最終識別結果。這種方式最大的優(yōu)點是，當增加新的品類時，不需要重新訓練提取特征模型，僅需要更新檢索庫即可識別新的目標。為了更好地兼容(Linux, Windows, MacOS)多平臺，PP-ShiTu使用的向量搜索模塊Faiss。

Faiss技術報告地址：

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

而這樣一個高效的識別系統(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4 PP-ShiTu使用流程示例

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！

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如果您想詳細了解更多飛槳的相關內容，請參閱以下文檔。

官網地址：

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Star??的鼓勵！

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas

數據來源：部分圖片來源于網絡，侵權可刪

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