全球首个开源图像识别系统上线了!

裸睡的猪

共 1703字,需浏览 4分钟

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2021-06-23 21:11

父老们,乡亲们!你知道人脸、商品、车辆识别,以图搜图乃至自动驾驶,背后的技术是什么嘛?

起初小编觉得不就是图像分类、目标检测这些东西嘛,有什么难的?但能熟练这些应用的BAT高级工程师们都轻松年薪百万,笑傲人生了!!!
当小编正在酸成柠檬精的时候,BAT大神幽幽的说:这背后是综合使用目标检测、图像分类、度量学习、图像检索的【通用图像识别系统】
量学习是啥?图像检索是啥?通用图像识别系统又是啥?!看来还是我Too Simple,Too Naive

难道我真的就无缘年薪百万了嘛?!正在小编捶胸顿足的时候,小编突然发现了一个通用图像识别系统快速搭建神器OMG!这不梦想一下就要实现了嘛!



赶紧Star收藏住:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas

那这个项目到底有什么过人之处,图像识别又比图像分类、目标检测强在哪里呢?

拿[商品识别]举个栗子,如果你用单纯的图像分类和目标检测,你会发现:

-商品类别数以万计:根本没法事先把所有类别都放入训练集训练集都不完备怎么训练算法?
-样本类别极不均衡:每类商品的数量分布参差不齐,有的类别只有1、2张图片这样的类别即使投入算法训练,识别准确率也是非常非常低的。
-品类更新极快:各个商家不停的推出新的品类,每增加新的产品都要辛辛苦苦重新训练模型

而使用图像识别,不仅能将以上问题完美解决!而且上手极快,简单易懂。准备好需要识别的物体图片后,只需三步,多类别、小样本、数据不均衡通通不再是问题!并且它除了商品识别,还可以进行车辆、人脸、Logo、行人识别!!!让我们一起想识别什么就识别什么!(是自由的感觉没错了!)




并且这个图像识别系统的4个核心构成模块,都是经过精心打磨。无论是单独使用亦或是串联开发,都有非凡的效果:
主体检测:采用高精准超轻量的PP-YOLOv2检测算法,快速对图像进行主体检测,提升识别效率
骨干网络:精选6个系列Backbone,覆盖最精巧的移动端模型和高精准的服务端模型,支持对结构进行快速修改,满足不同使用场景的需求
度量学习:集成ArcMargin, CenterLoss, TriHard等业界最领先的度量学习方法,并能任意组合,轻松训练出鲁棒的图像特征。
检索系统:集成百度自研的Möbius算法,高效完成向量检索,并能随时更新检索库,一次训练长期使用。
开发者不仅可以单独或自主组装使用这四个模块,还可以直接采用构建好的车辆识别、LOGO识别、商品识别、动漫识别四个系统。只需要补充好检索库,就可以直接投产使用了!
有了它们的助力,看齐大厂程序员,年薪百万不是梦!(逐渐露出暴富的笑容~
这么强大、用心的项目 ,你还在等什么?!还不赶紧🌟Star🌟收藏上车吧!
传送门:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas
快速体验:
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/release%2F2.2/docs/zh_CN/tutorials/quick_start_recognition.md

直播课程

而为了让开发者更深入的了解PaddleClas,项目团队精心准备了为期3天的直播课程。课程不仅讲解图像识别系统的理论知识;同时为大家讲解实用的搭建方法和技巧,手把手教大家完成图像识别系统的搭建;现场还可以直接为大家进行答疑,还在等什么!赶紧扫码上车吧!


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