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父老们，乡亲们！当今最热门前沿的技术是什么？没错儿，那必须是人工智能AI！而你随处可见的自动驾驶、刷脸支付、门禁识别、无人零售、还有方便我们疯狂剁手的拍照购物等应用，其中一个关键技术就是图像识别。而熟练掌握这门手艺的BAT高级程序员们都轻松年薪百万，笑傲人生了！！！
起初小编也是酸成柠檬精，觉得不就是图像分类、目标检测这些东西嘛，有什么难的？（想要暴富的心开始蠢蠢欲动ing~）
然鹅……当我妄想用单纯的图像分类和目标检测算法尝试进行商品识别的时候，我发现我简直是Too Simple，Too Naive！！！
商品类别数以万计：根本没法事先把所有类别都放入训练集！！！
样本类别极不均衡：每类商品的数量分布参差不齐，有的类别只有1、2张图片！！！
品类更新极快：各个商家不停的推出新的品类，每增加新的产品都要辛辛苦苦重新训练模型！！！
此时，BAT某厂大神幽幽的说了：搭建一个综合使用目标检测、图像分类、度量学习、图像检索的通用图像识别系统不就可以了么！
度量学习是啥？图像检索是啥？通用图像识别系统又是啥？！年薪百万真的这么遥不可及嘛？！正在小编捶胸顿足、焦头烂额的时候，突然！一个通用图像识别系统快速搭建神器出现了！OMG！这不梦想一下就要实现了嘛！
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas
小编根据项目文档的指引实际操作了一下，多类别、小样本、数据不均衡通通不再是问题，而且它不仅可以用作商品识别，车辆、Logo、行人、人脸识别，还有趣味搜番一并帮你解决！！！
它的使用还非常简单！准备好需要识别的物体图片后，只需三步，想识别什么就识别什么！
而这里面的4个核心模块，也绝对都是精心打磨。无论是单独使用亦或是串联开发，都有非凡的效果：
主体检测：采用高精准超轻量的PP-YOLOv2检测算法，快速对图像进行主体检测，提升识别效率。
骨干网络：精选6个系列Backbone，覆盖最精巧的移动端模型和高精准的服务端模型，支持对结构进行快速修改，满足不同使用场景的需求。
度量学习：集成ArcMargin, CenterLoss, TriHard等业界最领先的度量学习方法，并能任意组合，轻松训练出鲁棒的图像特征。
检索系统：集成百度自研的Möbius算法，高效完成向量检索，并能随时更新检索库，一次训练长期使用。
有了它们的助力，看齐大厂程序员，年薪百万不是梦！（逐渐露出暴富的笑容~
）
不仅如此，PaddleClas还提供了已经构建好的四个实用场景的识别系统：车辆识别、LOGO识别、商品识别、动漫识别。只需要补充好自建库，就可以直接投产使用了！
这么强大、用心的项目 ，还不赶紧🌟Star🌟收藏？
传送门：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas
快速体验：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/release/2.2/docs/zh_CN/tutorials/quick_start_recognition.md
而为了让开发者更深入的了解PaddleClas，项目团队精心准备了为期3天的直播课程。课程不仅讲解图像识别系统的理论知识；同时为大家讲解实用的搭建方法和技巧，手把手教大家完成图像识别系统的搭建；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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