定制化圖像開放平台是百度 AI 開放平台所推出的可定制專屬圖像識別模型的平台，只需提供少量標注數據即可完成模型訓練。其具備可視化的操作界面，簡單幾步，便可得到精准的深度學習模型，並能通過 API 進行調用。
step1 - 上傳圖片
定制化圖像開放平台目前僅支持分類任務，支持上傳自己的數據集進行訓練，但不支持選擇處理方法，我們只需要傻瓜化地指定圖片數據，等待訓練結果。
上傳要求壓縮包內每個文件夾對應一個類別，文件夾名將作為顯示的類別名稱。上傳之后可以查看每張圖片，做修改類別名及修改圖片名等操作，比較方便。平台所需的少量標注信息正是這里類別信息。
上傳數據集后等待片刻，待后台進行分類處理，驗證集划分等操作后顯示下面的信息：
上傳之后的數據集可以繼續擴充每一類別：
step2 - 點擊訓練
點擊開始訓練，狀態轉為訓練中，此時數據集處於不可編輯狀態。
5類共3500張圖片的數據集訓練耗時約25min，得到結果：准確率83.96%，F1 score 0.84。
點擊校驗，上傳圖片進行單張圖片測試。識別速度很快，整體響應速度在1s內。
step3 - 上線
訓練好的模型可以上線進行遠程調用，以HTTP API的形式進行訪問，返回JSON結果，具體用法參考接口說明，比較簡單。
感受
由於本例中采用的是遙感圖像，與自然場景圖像有些差距，包括視角，背景等。我猜測該平台使用在ImageNet、COCO等數據集上得到的預訓練模型進行遷移學習，因此使用自然場景圖像進行微調應當能獲得更好的效果。通過這個平台，我們可以很傻瓜化地定制屬於自己的識別模型，如車型識別，花鳥識別等。當然這個平台目前也尚不完善，不能自定義深度學習所用的方法模型；界面不夠好，如上傳數據集后后台處理數據的進度需要刷新標簽頁才能更新。預計訓練時間不夠精確，頁面顯示“預計下午完成”。但是其確實能夠有效地助力不同人群的 AI 應用程序 app 開發。