快速实践大规模图片分类模型:飞桨识图 PP-ShiTu 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...
# 新建 shitu 目录mkdir shitu# 进入 shitu 目录cdshitu# 国外 githubgit clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas.git -b release/2.5 PaddleClas# 国内 gitee# git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleClas.git -b release/2.5 PaddleClas 6、安装 PP-ShiTu 库管理工具依赖 pip install...
首先，搭建运行环境至关重要。需创建conda环境，进入conda ppst环境，从百度飞桨官网安装PaddlePaddle，并确保PaddleClas已安装。同时，为了使用更加方便，下载PaddleClas源代码，用户可根据网络条件选择GitHub或Gitee，此教程选择GitHub作为资源下载源。最后，安装PP-ShiTu库管理工具的依赖项。接着，模型及数据准...
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...
主体检测作为整个识别任务的第一步,其本身的精度、性能, 都直接影响整个识别系统的识别效果。PP-ShiTu中使用PP-PicoDet模型作为主体检测算法,PP-PicoDet模型性能和速度均达到业内SOTA的水平,为整个识别系统实现精准高效识别打下了坚实的基础。 高效的特征提取模块 ...
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核心技术解读 针对以上技术难点,PaddleClas推出的通用图像识别系统PP-ShiTu均可以完美解决,它不仅有高水平的特征学习能力,对新出现的类别也可以在不用重新训练算法的情况下,直接通过配置检索库的方式实现识别。 ⭐ 项目链接 ⭐ https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas ...
利用pp-shitu对发现的物体进行分类识别 对3秒钟存在告警且识别的物体进行报警。 二、异常物体检测 1.基本情况 第一帧 第二帧 检测出的物体 2.计算步骤 from skimage.metrics import structural_similarity as compare_ssim import argparse import imutils import cv2 #加载两张图片: #注意,从文件路径复制来的斜杠...
此次 PaddleClas 最新升级发布的通用图像识别系统 PP-ShiTu v2 完美解决以上难点，无需训练，一套模型即可完成20+高频场景的图像识别，对于新增类别更是只需两步即可添加入库，实现精准识别。图2 PP-ShiTu v2 覆盖场景列表 不仅如此，此次更新更是联合 AI Studio 精选项目作者——国内 Qt 论坛总版主小熊宝宝，发布...
PP-ShiTu 使用流程示例 而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: PP-ShiTu 架构图 主体检测:采用高精度超轻量的 PP-PicoDet 检测算法,它的出现,使 PP-ShiTu 的主体检测模块预测速度提升了 15 倍以上,而精度几乎不衰减。