飞桨识图PP-ShiTu是轻量级图像识别系统,集成了目标检测、特征学习、图像检索等模块,广泛适用于各类图像识别任务。CPU上0.2s即可完成在10w+库的图像识别。 本项目第一部分为官方demo示例,超市饮料识别。整个例子简单易懂,重建速度快,识别速度快,整体效果相当惊艳。尤其是重建索引部分,颠覆了我们常规图像分类训练耗时长,...
PP-ShiTu 库管理工具 V1.0 conda V4.13.0 git V2.34.1 界面展示 二、搭建运行环境 如果不是 conda 环境可以跳过1、2步骤 1、创建 conda 环境 conda create -n ppst python=3.8 2、进入 conda ppst 环境 conda activate ppst 3、到 百度飞桨官网 安装PaddlePaddle 4、安装 PaddleClas pip install pad...
# 大约耗时40秒 !pip install pip -U !cd PaddleClas && pip install -r requirements.txt -Uq 2. 图像识别体验 轻量级通用主体检测模型与轻量级通用识别模型和配置文件下载方式如下表所示。 模型简介推荐场景inference模型预测配置文件构建索引库的配置文件 轻量级通用主体检测模型 通用场景 模型下载链接 - - 轻量级...
PP-ShiTu的第一个模块是主体检测,它的作用是在图像中找出主体目标的区域。PP-ShiTu在这个模块中采用了超高性价比的目标检测算法——PP-PicoDet。PP-PicoDet在骁龙865上,单张图像21ms的预测速度下,在COCO数据集mAP可以达到36.3%;相同环境下,精度优于YOLOv5n和YOLOX-nano 8个点以上。而它的出现,使PP-ShiTu的...
PP-ShiTu是一个实用的轻量级通用图像识别系统,主要由主体检测、特征学习和向量检索三个模块组成。该系统从骨干网络选择和调整、损失函数的选择、数据增强、学习率变换策略、正则化参数选择、预训练模型使用以及模型裁剪量化8个方面,采用多种策略,对各个模块的模型进行优化,最终得到在CPU上仅0.2s即可完成10w+库的图像识别...
该项目利用PP-ShiTu图像识别系统在RP2K数据集上进行预训练,能够快速高效的实现商品识别。 - 飞桨AI Studio
飞桨识图 PP-ShiTu是大规模轻量级图片分类模型,重建索引速度快,识别速度快,上手快!展示了官方的饮料数据集和斯坦福在线商品数据集上的效果。 - 飞桨AI Studio
PP-ShiTu是一个实用的轻量级通用图像识别系统,主要由主体检测、特征学习和向量检索三个模块组成。该系统从骨干网络选择和调整、损失函数的选择、数据增强、学习率变换策略、正则化参数选择、预训练模型使用以及模型裁剪量化8个方面,采用多种策略,对各个模块的模型进行优化,最终得到在CPU上仅0.2s即可完成10w+库的图像识别...
PP-SHITU以图搜图应用, 本文简单探索了如何用一张参考图片在各个摄像头下快速搜寻它的位置 - 飞桨AI Studio
PaddleClas练习PP-ShiTu 2022-01-06 17:29:13 请选择预览文件 环境配置 快速图像识别体验 未知类别的图像识别 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 环境配置 In [1] # 下载 PaddleClas,如果访问 GitHub 网速较慢,可以从 Gitee 下载 # !git clone https://hub.fastgit.org/PaddlePadd...