图像识别作为深度学习算法的主流实践应用方向,早已在生活的各个领域发挥作用。如安全检查、身份核验时的人脸识别;无人货架、智能零售柜中的商品识别,其背后的关键技术都在于此。
此次PaddleClas最新升级发布的通用图像识别系统 PP-ShiTuV2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。 上下滑动查看所有内容 ⭐ 项目链接 ⭐ https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas 数据集下载方式见文末 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,发布全新图像库管理工具,通过可视化的界面即可完成检索库类别、图像管理,还支持一键更新索引库: 图3 图像库管理工具效果示意图 ⭐文档链接⭐ https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/tree/release/2.5/deploy/shitu_index_manager 本APP已预置196种常见饮料检索库,支持对拍照/本地上传的图片进行识别;同时支持通过拍照/本地更新检索库,可快速适应新增类别的识别需求,构建自己的专属识别APP。 图像识别系统 PP-ShiTuV2核心技术解读
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/develop/docs/zh_CN/PPShiTu/PPShiTuV2_introduction.md 助力开发者 共建开源生态 深圳市银歌云技术有限公司将深度学习图像识别技术与传统结算流程结合,基于 PP-ShiTuV2,完成了生鲜自助结算系统的开发落地,识别精度高达98%,整个流程在1秒内即可完成,无需人工干预完成结算,减少人工成本的同时,大大提升了结算效率和用户体验。 与此同时,我们也力求为开源社区的繁荣作出贡献,希望PP-ShiTu算法以及优化思路,可以给业界开发者带来更好网络的同时,也带来更多的算法优化启发,为中国的开源发展贡献一份力量! |
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