数据集获取五、环境搭建六、数据格式分析七、模型训练7.1其他训练指标八、模型预测九、模型评估十、PaddleClas相关博客一、演示多分类效果二、PaddleClas介绍PaddleClas主要构件：PP-ShiTu

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2111.00775.pdfPP-PicoDet技术报告地址：https://arxiv.org/abs/2111.00902PP-LCNet技术报告地址：https://arxiv.org/abs/2109.15099ArcMargin文章地址：https://arxiv.org/abs/1801.07698PP-ShiTu包含三个模块，即主

PP-ShiTu:APracticalLightweightImageRecognitionSystem图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用

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

自动驾驶、泛电商、互联网金融认证等这些全球最火爆的产业成功背后的关键技术是什么？各大厂攻城狮们年薪百万的秘籍又是什么？而我们又如何能在”内卷洪流”中冲出重围，”不肝”、”不躺”，登上人生巅峰，甚至做出点改变世界的贡献？这绝对不是一篇鸡汤水文，而是扎扎实实地为大家深入介绍当今智能视觉领域飞速发展背后的强大推手，是一项你绝对需要了解的关键技术---智能图像识别系统！！！图1PP-ShiTu效果示意图你

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文章目录第一章作品概述1.1团队介绍1.2背景1.3简介1.4创新点与问题1.5发展前景1.6技术路线第2章技术方案2.1主体检测2.2特征提取2.3向量检索2.4模型部署推理2.5界面设计2.6硬件方面2.6.1环境配置2.7效果展示总结第一章作品概述  本项目基于PP-Shitu+PyQt+JetsonNano4GB结合实际应用场景完成智慧零售商品终端结算系统，提供了全流程实现方法以及项目思路

最近看了一个新的分享，关于图像识别的，对于大规模图像搜索以及新物品频繁情况下表现良好。论文：https://arxiv.org/abs/2111.00775项目：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClasAbstract近年来，图像识别的应用发展迅速。在人脸识别、行人和车辆再识别、地标检索和产品识别等不同的领域，已经出现了大量的研究和技术。在本文中，提出了

它就是全开源、轻量级的图像识别系统PP-ShiTu。它不仅带有十万类物品的特征信息，可以实时、准确地识别出目标的品类、规格、商标、颜色等属性信息，而且单张图片用CPU处理仅需0.2s！

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