PP-ShiTu：一种实用的轻量级图像识别系统
计算机视觉与模式识别
2022-01-24 v2
摘要
近年来，图像识别应用快速发展。在人脸识别、行人与车辆重识别、地标检索、商品识别等不同领域涌现了大量研究和技术。本文提出一种实用的轻量级图像识别系统 PP-ShiTu，由主体检测、特征提取和向量检索三个模块组成。我们引入度量学习、深度哈希、知识蒸馏和模型量化等常用策略以提升准确率和推理速度。借助上述策略，PP-ShiTu 在混合数据集上训练的一组模型即可在多种场景下良好工作。在不同数据集与基准上的实验表明，该系统在图像识别的不同领域均具有广泛有效性。上述所有模型均已开源，代码可在 PaddlePaddle 的 GitHub 仓库 PaddleClas 中获取。
引用
@article{arxiv.2111.00775,
title = {PP-ShiTu: A Practical Lightweight Image Recognition System},
author = {Shengyu Wei and Ruoyu Guo and Cheng Cui and Bin Lu and Shuilong Dong and Tingquan Gao and Yuning Du and Ying Zhou and Xueying Lyu and Qiwen Liu and Xiaoguang Hu and Dianhai Yu and Yanjun Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.00775},
year = {2022}
}
备注
9 pages, 5 figures, 9 tables. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2109.03144