闲来没事，经常逛百度的人工智能页面，看有没有上线什么新功能。

偶然看到百度人工智能的图片识别模块里面有一个“定制化图片识别”模块，可以上传自己收集的图片，然后百度后台进行分类。有这等好事，当然是试一试了。刚好可以用我收集的不同马桶型号的图片去试一下这个模块的性能。

这里你唯一要做的是收集数据，并按照下图的格式组织好数据就可以了。文档中建议每类至少一百张。

准备好之后，压缩成zip格式，创建模型，填写一些描述，上传数据即可。

训练时间大概要两三个小时吧，最后的训练精度是72.91%。

这个精度比利用Tensorflow的迁移学习要高一点，但是对我来说，还不是很理想。

在这个模块里面还有有趣的功能，可以上线你训练好的模型，而且可以进行校验。

校验模型的页面如下， 你可以拖一张图片进去，它可以判断图片属于哪一类。相当于百度为你的模型做了个Demo。

另外，如果你申请上线（差不多要4-5天时间），那么可以通过调用API接口，进行目标识别。

是不是很好玩啊。