《機械臂智能控制》 課件 任務(wù)6-3 撲克牌識別-向量檢索與系統(tǒng)測試

任務(wù)6-3撲克牌識別——向量檢索與系統(tǒng)測試《智能機械臂控制》知識鏈接：特征提取模型特征提取特征提取模型知識鏈接：PP-ShiTu圖像識別系統(tǒng)深度學習PP-ShiTu輕量級通用圖像識別系統(tǒng)輸入圖像主體檢測物體特征提取向量檢索底庫圖片gallery（訓練集圖片）底庫圖片gallery特征庫識別結(jié)果特征提取知識鏈接：向量檢索向量檢索向量檢索：對于給定的查詢向量，與庫中所有的待查詢向量進行特征向量相似度或距離計算，選取相似度最高的作為結(jié)果輸出。特征提取特征提取底庫圖片底庫圖片特征庫物體物體特征向量檢索Result任務(wù)實施：向量檢索與系統(tǒng)測試Step01：通用主體檢測模型下載檢測模型下載主體檢測模型picodet_PPLCNet/dygraph/rec/models/inference/picodet_PPLCNet_x2_5_mainbody_lite_v1.0_infer.zipPaddleClas-release-2.5/deploy目錄下，新建文件夾models解壓到models目錄下輸入圖像主體檢測物體Step02：建立索引建立索引（1）索引文件配置

推理模型拷貝：

PaddleClas-release-2.5目錄下的inference

拷貝到：

PaddleClas-release-2.5\deploy\modelsStep02：建立索引建立索引（1）索引文件配置

修改：PaddleClas-release-2.5\deploy\configs\inference_general.yaml測試圖片路徑主體檢測模型分類識別模型不使用GPUStep02：建立索引建立索引（1）索引文件配置

修改：PaddleClas-release-2.5\deploy\configs\inference_general.yaml數(shù)據(jù)集路徑索引保存路徑數(shù)據(jù)集分割文件路徑分隔符替換為空格Step02：建立索引建立索引（2）修改索引庫編譯文件

修改PaddleClas-release-2.5/deploy/pythonpython/build_gallery.py分隔符修改為空格Step02：建立索引建立索引（3）建立索引庫

cdPaddleClas-release-2.5/deploypythonpython/build_gallery.py-cconfigs/inference_general.yamlStep03：系統(tǒng)測試系統(tǒng)測試dataset中，新建testImage文件夾，放入待測試的圖片。

cdPaddleClas/deploypythonpython/predict_system.py

-cconfigs/inference_general.yaml-oGlobal.infer_imgs="../dataset/puke_dataset/testImage/3D_106_001.JPG"-oIndexProcess.index_dir="../dataset/puke_dataset_index/index"推理參數(shù)文件測試圖片路徑庫索引路徑Step03：系統(tǒng)測試系統(tǒng)測試Step03：系統(tǒng)測試系統(tǒng)測試添加測試圖片puke\PaddleClas-release-2.5\dataset\puke_dataset\testImage通過pycharm打開puke文件夾，運行predict_pic.pyStep03：系統(tǒng)測試系統(tǒng)測試測試結(jié)果Step03：系統(tǒng)測試系統(tǒng)測試測試結(jié)果Step04：優(yōu)化與種類更新系統(tǒng)優(yōu)化如果識別率不高或者需要增加新的種類，則需再次采集圖片并創(chuàng)建索引。（1）參照任務(wù)6-1，采集數(shù)據(jù)、標注數(shù)據(jù)、圖像分割。（2）將采集的圖片，拷貝到S3_dataset/train下相應的文件夾，

運行S11_changeFileName.py，將圖片重命名

。（3）運行S3_dataset/S14_process_format.py生成圖像信息文件。（4）S3_dataset中文件和文件夾，拷貝到

PaddleClas-release-2.5\dataset\puke_dataset，覆蓋原來的文件。（5）更新索引庫：pythonpython/build_gallery.py-cconfigs/inference_general.yamlStep04：優(yōu)化與種類更新系統(tǒng)優(yōu)化【優(yōu)化流程】

采集現(xiàn)場圖片，增加每個類別的圖片數(shù)量，更新索引。

通過pycharm打開puke文件夾，運行predict_video.pyStep04：優(yōu)化與種類更新系統(tǒng)優(yōu)化現(xiàn)場視頻測