PP-ShiTuV2 是基于 PP-ShiTuV1 改进的一个实用轻量级通用图像识别系统，由主体检测、特征提取、向量检索三个模块构成，相比 PP-ShiTuV1 具有更高的识别精度、更强的泛化能力以及相近的推理速度*。主要针对训练数据集、特征提取两个部分进行优化，使用了更优的骨干网络、损失函数与训练策略，使得 PP-ShiTuV2 在多个实际应用场景上的检索性能有显著提升。
本文档提供了用户使用 PaddleClas 的 PP-ShiTuV2 图像识别方案进行快速构建轻量级、高精度、可落地的图像识别pipeline。该pipeline可以广泛应用于商场商品识别场景、安防人脸或行人识别场景、海量图像检索过滤等场景中。
下表列出了 PP-ShiTuV2 用不同的模型结构与训练策略所得到的相关指标，
| 模型 | 存储(主体检测+特征提取) | product |
|---|---|---|
| recall@1 | ||
| PP-ShiTuV1 | 64(30+34)MB | 66.8% |
| PP-ShiTuV2 | 49(30+19)MB | 73.8% |
注：
- recall及mAP指标的介绍可以参考 常用指标。
- 延时是基于 Intel(R) Xeon(R) Gold 6148 CPU @ 2.40GHz 测试得到，开启 MKLDNN 加速策略，线程数为10。
可以通过扫描二维码或者 点击链接 下载并安装APP
然后将以下体验图片保存到手机上：
打开安装好的APP，点击下方“本地识别”按钮，选择上面这张保存的图片，再点击确定，就能得到如下识别结果：
更详细的说明参考PP-ShiTu android demo功能说明
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首先按照以下命令，安装paddlepaddle和faiss
# 如果您的机器安装的是 CUDA9 或 CUDA10，请运行以下命令安装 python3.7 -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple # 如果您的机器是CPU，请运行以下命令安装 python3.7 -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple # 安装 faiss 库 python3.7 -m pip install faiss-cpu==1.7.1post2
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然后按照以下命令，安装paddleclas whl包
# 进入到PaddleClas根目录下 cd PaddleClas # 安装paddleclas python3.7 setup.py install
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然后执行以下命令下载并解压好demo数据，最后执行命令体验索引库构建和图像识别
# 下载并解压demo数据 wget -nc https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/data/drink_dataset_v2.0.tar && tar -xf drink_dataset_v2.0.tar # 在命令行中构建索引库 paddleclas --build_gallery=True --model_name="PP-ShiTuV2" \ -o IndexProcess.image_root=./drink_dataset_v2.0/gallery/ \ -o IndexProcess.index_dir=./drink_dataset_v2.0/index \ -o IndexProcess.data_file=./drink_dataset_v2.0/gallery/drink_label.txt # 执行图像识别命令 paddleclas --model_name=PP-ShiTuV2 --predict_type=shitu \ -o Global.infer_imgs='./drink_dataset_v2.0/test_images/100.jpeg' \ -o IndexProcess.index_dir='./drink_dataset_v2.0/index'
主体检测是目前应用非常广泛的一种检测技术，它指的是检测出图片中一个或者多个主体的坐标位置，然后将图像中的对应区域裁剪下来进行识别。主体检测是识别任务的前序步骤，输入图像经过主体检测后再进行识别，可以过滤复杂背景，有效提升识别精度。
考虑到检测速度、模型大小、检测精度等因素，最终选择 PaddleDetection 自研的轻量级模型 PicoDet-LCNet_x2_5 作为 PP-ShiTuV2 的主体检测模型
主体检测模型的数据集、训练、评估、推理等详细信息可以参考文档：picodet_lcnet_x2_5_640_mainbody。
特征提取是图像识别中的关键一环，它的作用是将输入的图片转化为固定维度的特征向量，用于后续的 向量检索 。考虑到特征提取模型的速度、模型大小、特征提取性能等因素，最终选择 PaddleClas 自研的 PPLCNetV2_base 作为特征提取网络。相比 PP-ShiTuV1 所使用的 PPLCNet_x2_5， PPLCNetV2_base 基本保持了较高的分类精度，并减少了40%的推理时间*。
注： *推理环境基于 Intel(R) Xeon(R) Gold 6271C CPU @ 2.60GHz 硬件平台，OpenVINO 推理平台。
在实验过程中我们也发现可以对 PPLCNetV2_base 进行适当的改进，在保持速度基本不变的情况下，让其在识别任务中得到更高的性能，包括：去掉 PPLCNetV2_base 末尾的 ReLU 和 FC、将最后一个 stage(RepDepthwiseSeparable) 的 stride 改为1。
特征提取模型的数据集、训练、评估、推理等详细信息可以参考文档：PPLCNetV2_base_ShiTu。
向量检索技术在图像识别、图像检索中应用比较广泛。其主要目标是对于给定的查询向量，在已经建立好的向量库中进行特征向量的相似度或距离计算，返回候选向量的相似度排序结果。
在 PP-ShiTuV2 识别系统中，我们使用了 Faiss 向量检索开源库对此部分进行支持，其具有适配性好、安装方便、算法丰富、同时支持CPU与GPU的优点。
PP-ShiTuV2 系统中关于 Faiss 向量检索库的安装及使用可以参考文档：vector search。
Paddle Inference 是飞桨的原生推理库， 作用于服务器端和云端，提供高性能的推理能力。相比于直接基于预训练模型进行预测，Paddle Inference可使用 MKLDNN、CUDNN、TensorRT 进行预测加速，从而实现更优的推理性能。更多关于 Paddle Inference 推理引擎的介绍，可以参考 Paddle Inference官网教程。
当使用 Paddle Inference 推理时，加载的模型类型为 inference 模型。本案例提供了两种获得 inference 模型的方法，如果希望得到和文档相同的结果，请选择 直接下载 inference 模型 的方式。
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主体检测模型权重导出请参考文档 主体检测推理模型准备，或者参照 4.1.2 直接下载解压即可。
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特征提取模型权重导出可以参考以下命令：
python3.7 tools/export_model.py \ -c ./ppcls/configs/GeneralRecognitionV2/GeneralRecognitionV2_PPLCNetV2_base.yaml \ -o Global.pretrained_model="https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/pretrain/PPShiTuV2/general_PPLCNetV2_base_pretrained_v1.0.pdparams" \ -o Global.save_inference_dir=deploy/models/GeneralRecognitionV2_PPLCNetV2_base执行完该脚本后会在
deploy/models/下生成GeneralRecognitionV2_PPLCNetV2_base文件夹，具有如下文件结构：deploy/models/ ├── GeneralRecognitionV2_PPLCNetV2_base │ ├── inference.pdiparams │ ├── inference.pdiparams.info │ └── inference.pdmodel
4.1.1 小节 提供了导出 inference 模型的方法，此处提供我们导出好的 inference 模型，可以按以下命令，下载模型到指定位置解压进行体验。
cd deploy/models
# 下载主体检测inference模型并解压
wget -nc https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/picodet_PPLCNet_x2_5_mainbody_lite_v1.0_infer.tar && tar -xf picodet_PPLCNet_x2_5_mainbody_lite_v1.0_infer.tar
# 下载特征提取inference模型并解压
wget -nc https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/PP-ShiTuV2/general_PPLCNetV2_base_pretrained_v1.0_infer.tar && tar -xf general_PPLCNetV2_base_pretrained_v1.0_infer.tar准备好主体检测、特征提取模型之后，还需要准备作为输入的测试数据，可以执行以下命令下载并解压测试数据。
# 返回deploy
cd ../
# 下载测试数据drink_dataset_v2.0，并解压
wget -nc https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/data/drink_dataset_v2.0.tar && tar -xf drink_dataset_v2.0.tar然后执行以下命令对单张图像 ./drink_dataset_v2.0/test_images/100.jpeg 进行识别。
# 执行下面的命令使用 GPU 进行预测
python3.7 python/predict_system.py -c configs/inference_general.yaml -o Global.infer_imgs="./drink_dataset_v2.0/test_images/100.jpeg"
# 执行下面的命令使用 CPU 进行预测
python3.7 python/predict_system.py -c configs/inference_general.yaml -o Global.infer_imgs="./drink_dataset_v2.0/test_images/100.jpeg" -o Global.use_gpu=False最终输出结果如下。
[{'bbox': [437, 71, 660, 728], 'rec_docs': '元气森林', 'rec_scores': 0.7740249}, {'bbox': [221, 72, 449, 701], 'rec_docs': '元气森林', 'rec_scores': 0.6950992}, {'bbox': [794, 104, 979, 652], 'rec_docs': '元气森林', 'rec_scores': 0.6305153}]
如果希望预测文件夹内的图像，可以直接修改配置文件中的 Global.infer_imgs 字段，也可以通过下面的 -o 参数修改对应的配置。
# 使用下面的命令使用 GPU 进行预测
python3.7 python/predict_system.py -c configs/inference_general.yaml -o Global.infer_imgs="./drink_dataset_v2.0/test_images"
# 使用下面的命令使用 CPU 进行预测
python3.7 python/predict_system.py -c configs/inference_general.yaml -o Global.infer_imgs="./drink_dataset_v2.0/test_images" -o Global.use_gpu=False终端中会输出该文件夹内所有图像的分类结果，如下所示。
...
[{'bbox': [0, 0, 600, 600], 'rec_docs': '红牛-强化型', 'rec_scores': 0.74081033}]
Inference: 120.39852142333984 ms per batch image
[{'bbox': [0, 0, 514, 436], 'rec_docs': '康师傅矿物质水', 'rec_scores': 0.6918598}]
Inference: 32.045602798461914 ms per batch image
[{'bbox': [138, 40, 573, 1198], 'rec_docs': '乐虎功能饮料', 'rec_scores': 0.68214047}]
Inference: 113.41428756713867 ms per batch image
[{'bbox': [328, 7, 467, 272], 'rec_docs': '脉动', 'rec_scores': 0.60406065}]
Inference: 122.04337120056152 ms per batch image
[{'bbox': [242, 82, 498, 726], 'rec_docs': '味全_每日C', 'rec_scores': 0.5428652}]
Inference: 37.95266151428223 ms per batch image
[{'bbox': [437, 71, 660, 728], 'rec_docs': '元气森林', 'rec_scores': 0.7740249}, {'bbox': [221, 72, 449, 701], 'rec_docs': '元气森林', 'rec_scores': 0.6950992}, {'bbox': [794, 104, 979, 652], 'rec_docs': '元气森林', 'rec_scores': 0.6305153}]
...
其中 bbox 表示检测出的主体所在位置，rec_docs 表示索引库中与检测框最为相似的类别，rec_scores 表示对应的相似度。
PaddleClas 提供了基于 C++ 预测引擎推理的示例，您可以参考 服务器端 C++ 预测 来完成相应的推理部署。如果您使用的是 Windows 平台，可以参考 基于 Visual Studio 2019 Community CMake 编译指南 完成相应的预测库编译和模型预测工作。
Paddle Serving 提供高性能、灵活易用的工业级在线推理服务。Paddle Serving 支持 RESTful、gRPC、bRPC 等多种协议，提供多种异构硬件和多种操作系统环境下推理解决方案。更多关于Paddle Serving 的介绍，可以参考 Paddle Serving 代码仓库。
PaddleClas 提供了基于 Paddle Serving 来完成模型服务化部署的示例，您可以参考 模型服务化部署 来完成相应的部署工作。
Paddle Lite 是一个高性能、轻量级、灵活性强且易于扩展的深度学习推理框架，定位于支持包括移动端、嵌入式以及服务器端在内的多硬件平台。更多关于 Paddle Lite 的介绍，可以参考 Paddle Lite 代码仓库。
Paddle2ONNX 支持将 PaddlePaddle 模型格式转化到 ONNX 模型格式。通过 ONNX 可以完成将 Paddle 模型到多种推理引擎的部署，包括TensorRT/OpenVINO/MNN/TNN/NCNN，以及其它对 ONNX 开源格式进行支持的推理引擎或硬件。更多关于 Paddle2ONNX 的介绍，可以参考 Paddle2ONNX 代码仓库。
PaddleClas 提供了基于 Paddle2ONNX 来完成 inference 模型转换 ONNX 模型并作推理预测的示例，您可以参考 Paddle2ONNX 模型转换与预测 来完成相应的部署工作。
- Schall, Konstantin, et al. "GPR1200: A Benchmark for General-Purpose Content-Based Image Retrieval." International Conference on Multimedia Modeling. Springer, Cham, 2022.
- Luo, Hao, et al. "A strong baseline and batch normalization neck for deep person re-identification." IEEE Transactions on Multimedia 22.10 (2019): 2597-2609.