論文の概要: PP-ShiTu: A Practical Lightweight Image Recognition System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00775v1
- Date: Mon, 1 Nov 2021 09:04:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-02 15:34:24.722060
- Title: PP-ShiTu: A Practical Lightweight Image Recognition System
- Title（参考訳）: PP-ShiTu:実用軽量画像認識システム
- Authors: Shengyu Wei, Ruoyu Guo, Cheng Cui, Bin Lu, Shuilong Dong, Tingquan
Gao, Yuning Du, Ying Zhou, Xueying Lyu, Qiwen Liu, Xiaoguang Hu, Dianhai Yu,
Yanjun Ma
- Abstract要約: 本稿では,以下の3つのモジュールからなる実用軽量画像認識システムPP-ShiTuを提案する。
本稿では,距離学習,深度ハッシュ,知識蒸留,モデル定量化といった一般的な手法を導入し,精度と推論速度を向上させる。
異なるデータセットとベンチマークの実験により、システムは画像認識の異なる領域で広く有効であることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.400569330093269
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, image recognition applications have developed rapidly. A
large number of studies and techniques have emerged in different fields, such
as face recognition, pedestrian and vehicle re-identification, landmark
retrieval, and product recognition. In this paper, we propose a practical
lightweight image recognition system, named PP-ShiTu, consisting of the
following 3 modules, mainbody detection, feature extraction and vector search.
We introduce popular strategies including metric learning, deep hash, knowledge
distillation and model quantization to improve accuracy and inference speed.
With strategies above, PP-ShiTu works well in different scenarios with a set of
models trained on a mixed dataset. Experiments on different datasets and
benchmarks show that the system is widely effective in different domains of
image recognition. All the above mentioned models are open-sourced and the code
is available in the GitHub repository PaddleClas on PaddlePaddle.
- Abstract（参考訳）: 近年,画像認識アプリケーションの開発が急速に進んでいる。
顔認識、歩行者と車両の再識別、ランドマーク検索、製品認識など、さまざまな分野で多くの研究と技術が登場している。
本稿では,主物体検出,特徴抽出,ベクトル探索の3つのモジュールからなる実用軽量画像認識システムPP-ShiTuを提案する。
メトリクス学習,ディープハッシュ,知識蒸留,モデル量子化といった一般的な戦略を導入し,精度と推論速度を向上させる。
上記の戦略では、PP-ShiTuは混合データセットでトレーニングされたモデルのセットで、さまざまなシナリオでうまく機能する。
異なるデータセットとベンチマークの実験により、システムは画像認識の異なる領域で広く有効であることが示された。
上記のモデルはすべてオープンソースで、コードはGitHubリポジトリPaddleClas on PaddlePaddleで公開されている。
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