全球首个图像识别PaddleClas开源意味着什么?

Posted 亿企创新-莫学良

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了全球首个图像识别PaddleClas开源意味着什么?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

       百度PaddlePaddle团队前天发布一个新闻:全球首个开源图像识别系统上线了!6月22-24网络直播连讲3个晚上,看到这个消息,行业敏感的我,有种“平地起惊雷”的感觉,赶紧写好长文,与大家分享。

       真的是全球首个吗?百度敢说这话,我查看一下,有开源机器学习的,但是确实没有大公司开源图案像识系统,开源的这套系统采用的 是PP-YOLO2的算法,是2021年发布的,第五代目标识别算法,YOLO是You only look once的缩写,是一种对未来 目标识别技术的惊叹,你只看过一次就记住了,太棒了,fantastic!Wonderful!
       现在已经可以在全球最大开源平台GitHub和国内平台Gitee上下载,压缩包仅85M。
我赶紧入了学习群,放了一个充满人文情怀,三体科幻Style的彩虹屁。

消息解读

1.开源的技术强吗?

       自去年PP-YOLO一度成为产业实践最佳目标检测模型后,随着PaddleDetection2.0的发布,PP-YOLO也推出了v2版本。延续v1版本的理念,PP-YOLOv2持续深化考虑在产业实践中需要兼顾算法的精度和速度,PP-YOLOv2(R50)mAP从45.9%达到了49.5%,相较v1提升了3.6个百分点,FPS高达106.5FPS,超越了YOLOv4甚至YOLOv5!而如果使用RestNet101作为骨架网络,PP-YOLOv2(R101)的mAP更高达50.3%,并且比同等精度下的YOLOv5x快15.9%。

总之:最新,很强

2.开源是真的吗,天上掉馅饼了吗?

       大公司选择开源机器学习的代码,是因为它需要“数据”,只要有足够的数据支撑,它就可以抽象出这些数据的特征。随着大公司逐渐将自己的深度学习技术开源,以后数据将是各个行业的门槛,谁掌握了大量数据,并能发现这些数据的价值,谁就能颠覆这个行业。同时,对于拥有深度学习框架的公司来说,开源也意味着能吸引到更多优秀的人才。
同时,开源并不意味整个体系开源,而是部分简单的,未被高度商业化定制化的普通模型,普通代码开源。
       如果觉得开源还是难度大,百度还有EasyDL这样的零代码图像识别产品,现成的100多个模型,可以直接用。

3.从图像识别代码开源看:来自BAT的降维打击

       图像识别的开源,以及商品化低收费的图像识别调用服务,让AI识别门槛降低了,从研发期进入产业化应用期。吟诗一句:

旧时王谢堂前燕,飞入寻常百姓家

       有一定Python基础的人,可以通过下载运行代码,拥有了一个图像识别的代码,然后放入自己想要识别的物品的照片,训练它,然后形成识别某类东西的模型,他肯定不满足与自己用,希望分享获利,然后就会产生算法模型的出售,按照调用收费。这样百度的图像识别算法生态就实现了,变现路径也就完成。对于那些投入了人力物力做识别算法的公司来说,百度花巨资打造的算法和工具,对他们来说,是一个降维打击,然而像三体书讲的,他并不是有意要打击你,他只是在做他想做的事情。

物联网平台
       同样构成降维打击的是传统的物联网系统开发商,无论是阿里云物联网平台,还是百度天工物联网平台,都让整个物联网系统开发的门槛降大大降低,峰回路转,我们回到了十年前的互联网时代,自己写代码的公司,面对着模板网站的出现,望洋兴叹,如今BAT的物联网平台,也是如出一辙。

4.BAT降维入场物联网,对普通开发者的影响

       先从图像识别领域说起,它使得传统开发工程师得以升级为AI工程师,这是百度飞桨团队线下活动的一个海报,标题我们可以看出它的意图。这次开源,包括推出的低收费的EasyDL平台,都让AI图像识别从神坛上下凡,成为花点心思,花点小钱就可以入门的工具。

       这给了嵌入式系统工程师硬件开发公司传统开发工程师一个弯道超车的机会,运用BAT的降维打法,抛弃对算法工程师,软件工程师的依赖,直接上位,换个赛道,换个维度赛跑。
        同理,BAT的物联网开发平台,让只具备嵌入式开发能力的公司,升级为可以全栈交付的公司,这是时代的脚步,愿我们紧紧跟随。


       对于软件开发人员,特别是Saas软件开发人员,可能会是一个打击,以往自己三个月才开发出来的物联网中台后台系统,被嵌入式硬件公司稍微学习了一下,就用BAT的物联网平台实现了,惊慌吗,好在还有行业的背景和特殊的用户需求作为门槛,然而在BAT大神想要入场的时候,这一点门槛又算得了什么呢?

未来预测

开源的战略布局

       部分开源的策略,带来了大量的粉丝,大批的学习者,进而催生出生态合作伙伴,培训服务商,生态案例等,在各行业开枝散叶之后,再博采众长,推出自己的官网应用,收割生态系统的产出。

其他厂家的策略

       面对百度的AI如火如荼的图像识别开源,其他厂家的图像识别有些冷清,收费且有限的识别模型,让整个视觉识别业务不温不火,只能从大客户的深度合作中获取生存的资源,同样开源,又恐贻笑大方,低价竞争,也会掉价,让我们继续留意观察他们的下一步棋吧。希望神仙打架猛一点,我们可以在下面捡捡掉落的法器,开源的PaddleClas,这个法器,你要捡吗?
       

       鹬蚌相争,渔翁得利,你是那个渔翁吗?

 

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终于!全球首个「开源图像识别系统」上线了!

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