基于此，PaddleX 集成了两个服务端图像特征模型：PP-ShiTuV2_rec_CLIP_vit_base 和 PP-ShiTuV2_rec_CLIP_vit_large，两个模型均采用 CLIP_vit 作为骨干网络，进一步提升了特征提取模块的性能：在 AliProducts 数据集上，其 recall@1指标最高可达91.03%，在内部私有开放域评测集上相较于 PP-ShiTuV2_rec 模型...
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas 1.1 PP-StructureV2 智能文档分析系统优化策略概述 这样的特殊能力,得益于 PP-ShiTuV2 通过集合目标检测、度量学习、图像检索等技术,形成完整的图像识别系统;但其中每个模块又相互解耦,并将每个模块性能最大化,结合自研 PP系列骨干网络,才实现了仅 15M 的 All-in-One 超...
1. PP-ShiTuV2模型简介 PP-ShiTuV2 是基于 PP-ShiTuV1 改进的一个实用轻量级通用图像识别系统,由主体检测、特征提取、向量检索三个模块构成,相比 PP-ShiTuV1 具有更高的识别精度、更强的泛化能力以及相近的推理速度*。主要针对训练数据集、特征提取两个部分进行优化,使用了更优的骨干网络、损失函数与训练策略,使...
PP-ShiTuv2的主体检测模型picodet怎么转换到RK3588 arm64板子上运行,导出的inference模型通过opt转换后的nb模型,运行时直接导致系统重启,通过量化训练或者post_quant离线量化得到的量化模型,运行时直接段错误 用官方的量化nb模型运行正常,官方的量化是ppshituv2_lite_models_v1.0/mainbody_PPLCNet_x2_5_640_quant_v...
数据集包括了20种场景下的分类识别数据,包括动植物,交通工具等。PP-ShiTu对原数据集进行了Gallery库和Query库划分,并生成了对应的Index索引库,具体应用场景介绍和下载地址如下表所示。 - 飞桨AI Studio
在本项目中,由于我们希望模型可以更好的识别出最终的刀、枪等危险品,与此同时,可以对其他物品的识别也有更好的鲁棒性(之后增加审核类别可以更好的识别),所以我们将主体检测crop出的刀、枪数据与PP-ShiTuV2的识别模型训练数据进行了合并。在本实验中,我们也准备了整理好的demo数据,位置在~/work/data/shenhe_rec_...
PP-ShiTuV2是一个实用的通用图像识别系统,主要由主体检测、图像特征和向量检索三个模块组成: 主体检测模块:不同于一般的目标检测,主体检测只需将全部前景目标物体识别出来; 图像特征模块:将主体检测模块识别得到的所有主体目标,通过深度学习模型提取得到对应的特征向量; ...
针对上述问题,PaddleX 基于 PP-ShiTuV2新增通用图像识别模型产线,相较于单一的开放域目标检测模型展现出明显的效果优势。 02 算法解读 PP-ShiTuV2是一个实用的通用图像识别系统,主要由主体检测、图像特征和向量检索三个模块组成: 主体检测模块:不同于一般的目标检测,主体检测只需将全部前景目标物体识别出来; ...