CPU 0.2s 轻松识别十万类，超强图像识别系统 PP-ShiTu 重磅发布！

说到图像识别，有些人可能会一头雾水，其实图像识别早已经成熟地应用在了各行各业。比如，正在进行中的双十一全民剁手节，相信很多小伙伴们都在某宝上解锁过以图搜图购物；越来越先进的自动驾驶道路街景识别；工业制造中不同组件的缺陷识别检测等等。

有的开发者看到这里可能会心存疑问：上面所说的场景为什么不直接用图像分类或者目标检测算法实现呢？

别急，让我们看看下面这些实际的产业难题你就会恍然大悟：

1.【品类更新频率高】像新零售这种行业，新品几乎都是按小时级别在更新！

2.【目标区分难度大】细分类差别极其细微，实际图像角度多变刁钻！

3.【算法复杂速度慢】业务上线预测速度要求极高，在闸机前不可能还需要等！

一个优秀的图像识别系统就是上述产业难题的最佳解决方案，需要综合目标检测、图像分类、度量学习、图像检索等多重技术，然而对一些开发者来说，确实存在较高的开发门槛。而近期，飞桨推出了一个全开源、轻量级图像识别系统 PP-ShiTu，完美解决上述产业落地中的重重难点，CPU 上仅需 0.2s 轻松识别十万类，而且十分简单易用。

PP-ShiTu 技术报告地址：

http://arxiv.org/abs/2111.00775

链接指路：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas

（Star

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