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Ta的回复 :百度AI能力 PaddleClas 图像识别之快速检索(https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2211863) 案例 主要针对样本量少、类别多、新类别增加比较快,不想重训模型这样的情况,用检索的方式去做识别会有很大的优势。 当索引库中的图像无法覆盖我们实际识别的场景时,即在预测未知类别的图像时,我们需要将对应类别的相似图像添加到索引库中,从而完成对未知类别的图像识别,这一过程是不需要重新训练的。这会节省大量算力资源,减少模型训练时间等的投入。 优化建议 PaddleClas 图像识别之快速检索包括图像分类和检测,使用预训练模型+索引进行识别的表现良好,基本可以克服样本量少、类别多、新类别增加比较快的实际问题。但图像识别的最后结果和一开始采用的预训练模型和索引样本数有较大关联,效果上来说预训练模型越优秀,添加的索引样本越多后会变得更好。期待以后添加更好的预训练模型。