说到图像识别，相信大家都已经很熟悉了。这项技术早已深入到我们生活的方方面面，人脸解锁、支付、入住、酒店入住、摄像头中的违章驾驶识别、网购明星等。支付时按图搜图，从自动驾驶汽车的驾驶辅助，医学影像的辅助诊断，图像视频的分析、编辑、再创作等等……有人可能会问，难道不是吗？你提到的所有图像？分类、目标检测应用？但这背后远不止于此，还有度量学习和图像检索等，现在有了一个集各种功能于一体的【万能图像识别系统】，让你一个人轻松拥有各行各业的解决方案系统。以上应用场景都说完了！赶紧收藏Star：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas那么这个项目有什么特别之处呢？图像识别比图像分类和目标检测好在哪里？以【商品识别】为例，如果你用简单的图片分类和目标检测，你会发现商品类别有几万个：不可能把所有类别都提前放入训练集中！如果训练集不完整，如何训练算法？样本类别极不平衡：每个类别的数量分布不均，有些类别只有1张或2张图片！这样的类别即使放到算法训练中，识别准确率也是非常非常低的。品类更新速度极快：各个商家不断推出新品类，每上新一个品类，都需要对模型进行艰苦的重新训练！使用图像识别不仅可以完美解决以上问题！而且上手非常快，简单易懂。准备好待识别物体的图片后，只需三步，多类别、小样本、数据不平衡不再是问题！而且除了产品识别，它还能进行车辆、人脸、Logo、行人识别！！！让我们一起来鉴定我们要鉴定的东西吧！（自由自在的感觉没错！）而且这套图像识别系统的四大核心部件都经过精心打磨。无论是单独使用还是串联开发，都有非凡的效果：主体检测：采用高精度、超轻量级的PP-YOLOv2检测算法，快速检测图像中的主体，提高识别效率。骨干网：精选6大系列Backbone，涵盖最精致的移动端模型和高精度的服务器模型，支持快速修改结构，满足不同使用场景需求。度量学习：集成ArcMargin、CenterLoss、TriHard等业界领先的度量学习方法，并可任意组合，轻松训练鲁棒的图像特征。检索系统：集成百度自研M?bius算法，高效完成矢量检索，并可随时更新检索数据库，一次长期使用。开发者不仅可以单独或独立组装使用这四个模块，还可以直接使用内置的车辆识别、LOGO识别、商品识别、动画识别四大系统。只需补充检索库，即可直接投入生产！如此强大又贴心的项目，你还在等什么？！别急着去“星”收起来上车吧！传送门：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas快速体验：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/release%2F2.2/docs/zh_CN/tutorials/quick_start_recognition.md
