CPU 0.2s 轻松识别十万类，超强图像识别系统 PP-ShiTu 重磅发布！

说到图像识别，有些人可能会一头雾水，其实图像识别早已经成熟地应用在了各行各业。比如，正在进行中的双十一全民剁手节，相信很多小伙伴们都在某宝上解锁过以图搜图购物；越来越先进的自动驾驶道路街景识别；工业制造中不同组件的缺陷识别检测等等。

有的开发者看到这里可能会心存疑问：上面所说的场景为什么不直接用图像分类或者目标检测算法实现呢？

别急，让我们看看下面这些实际的产业难题你就会恍然大悟：

1.【品类更新频率高】像新零售这种行业，新品几乎都是按小时级别在更新！

2.【目标区分难度大】细分类差别极其细微，实际图像角度多变刁钻！

3.【算法复杂速度慢】业务上线预测速度要求极高，在闸机前不可能还需要等！

一个优秀的图像识别系统就是上述产业难题的最佳解决方案，需要综合目标检测、图像分类、度量学习、图像检索等多重技术，然而对一些开发者来说，确实存在较高的开发门槛。而近期，飞桨推出了一个全开源、轻量级图像识别系统 PP-ShiTu，完美解决上述产业落地中的重重难点，CPU 上仅需 0.2s 轻松识别十万类，而且十分简单易用。

PP-ShiTu 技术报告地址：

http://arxiv.org/abs/2111.00775

链接指路：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas

（Star收藏一下，不易走丢哦）

话不多说，让我们直接来看看这个图像识别系统的架构：

图1 PP-ShiTu架构示意图

轻量的主体检测

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 的主体检测模块，相比上一个版本在精度几乎不变的情况下，预测速度提升了 15 倍以上！

图2 主体检测新旧版本指标对比图

PP-PicoDet 技术报告地址：

https://arxiv.org/abs/2111.00902

高效的特征提取模块

PP-ShiTu 的第二个模块是特征向量提取。它的作用是将图像转换成特征向量，方便后续进行检索识别。PP-ShiTu 采用 CPU 级轻量化骨干网络 PP-LCNet，并结合 arcmargin 算法，得到轻量化的特征提取模型。在 Intel 至强 6148 处理器，PP-LCNet 的单张图像 5.39ms 的预测速度下，在 ImageNet 上 Top1 识别准确率可以达到 80.82%，准确率超越大模型 ResNet50 的模型效果，而预测速度却可以达到后者的 3 倍！PP-ShiTu 充分挖掘该网络的潜力，学习一个具有超强泛化能力的特征提取模型，同一模型可在多个数据集上同时达到较高精度。

图3 特征提取模型新旧版本指标对比图

PP-LCNet 技术报告地址：

https://arxiv.org/abs/2109.15099

ArcMargin 文章地址：

https://arxiv.org/abs/1801.07698

向量检索模块

PP-ShiTu 的第三个模块是向量检索。当获得了图像特征后，我们通过计算向量距离来获得两张图像的相似度，进一步通过向量检索获取最终识别结果。这种方式最大的优点是，当增加新的品类时，不需要重新训练提取特征模型，仅需要更新检索库即可识别新的目标。为了更好地兼容(Linux, Windows, MacOS)多平台，PP-ShiTu 使用的向量搜索模块 Faiss。

Faiss 技术报告地址：

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

而这样一个高效的识别系统使用起来却只需三步，绝对的 ”开箱即用”！

• 第一步通过目标检测模型，进行主体检测；
  

• 第二步对每个候选区域进行特征提取；
  

• 第三步将特征提取后的向量在检索库中进行检索，完成匹配，返回识别结果。

图4 PP-ShiTu 使用流程示例

直播预告

为了让开发者更深入的了解 PaddleClas 并手把手教大家完成图像识别系统的搭建，项目团队还精心准备了为期 4 天的直播课程。11 月 2 日-5 日百度高工将为我们讲解图像识别产业应用的方法和技巧，对各类痛难点解决方案进行详细拆解分析，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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如果您想详细了解更多飞桨的相关内容，请参阅以下文档。

官网地址：

https://www.paddlepaddle.org.cn

【PaddleClas】项目地址：

GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/tree/release/2.3

Gitee: https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleClas

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https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas

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