你能猜出下圖是什么花嗎？

在雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社的小伙伴中，有人猜梅花，有人猜梨花，有人猜桃花，可惜他們都錯(cuò)了，答案稍后揭曉。

如果不是對(duì)植物有所研究的小伙伴，在分辨如上圖這種特征相似的花時(shí)，往往會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤，而這時(shí)，就凸顯了識(shí)花軟件的作用。

打開(kāi)應(yīng)用商店搜索識(shí)花軟件，主流的有「植物識(shí)別」、「形色識(shí)花」、「花伴侶」，這幾種軟件基本上都能識(shí)別常見(jiàn)的花朵，準(zhǔn)確率也較高。

在知乎上，有人將幾種常見(jiàn)識(shí)花軟件進(jìn)行對(duì)比，雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社看到，形色識(shí)花的好評(píng)數(shù)很多，而微軟識(shí)花相較來(lái)說(shuō)準(zhǔn)確度遜色于其他主流識(shí)花軟件。（目前，「形色」所屬睿琪軟件憑借此次專(zhuān)訪和贊助 CVPR 植物識(shí)別賽在雷鋒網(wǎng)學(xué)術(shù)頻道 AI 科技評(píng)論旗下數(shù)據(jù)庫(kù)項(xiàng)目「AI 影響因子」中得分為 12。）

有人提出這樣一種看法，「形色識(shí)別的準(zhǔn)確度比較高是因?yàn)榍捌谟?xùn)練數(shù)據(jù)比較多，而微軟識(shí)花識(shí)別率太低是因?yàn)橛?xùn)練數(shù)據(jù)少，但他們的算法相對(duì)來(lái)說(shuō)比較優(yōu)秀?！箤?duì)于這一觀點(diǎn)，形色表示，歡迎用戶(hù)的質(zhì)疑，這是一個(gè)改進(jìn)的機(jī)會(huì)。他們最關(guān)注的，是用戶(hù)提出自己對(duì)哪些植物識(shí)別不準(zhǔn)確，他們會(huì)盡快修正。對(duì)于算法的優(yōu)劣比較，形色說(shuō)道，「歸根究底，算法不是公開(kāi)的，所以也很難評(píng)估誰(shuí)的算法更加優(yōu)秀，能直觀感受到的就是識(shí)別準(zhǔn)確率。相信前期的數(shù)據(jù)積累過(guò)程，各家一樣艱難，我們能想到的方法，微軟團(tuán)隊(duì)肯定也能想到，但形色的數(shù)據(jù)增加更快，肯定是最初，用戶(hù)對(duì)于準(zhǔn)確率就有所感知?！?/p>

目前，形色的識(shí)別正確率已經(jīng)達(dá)到 98% 以上，可以識(shí)別 4000 多種植物，而內(nèi)部模型已經(jīng)可以識(shí)別一萬(wàn)多種植物。在識(shí)別準(zhǔn)確率和植物覆蓋數(shù)上，穩(wěn)居市場(chǎng)前列。

形色的識(shí)花過(guò)程如下，將圖片上傳至形色 App，隨后 App 將圖像數(shù)據(jù)導(dǎo)入后端的云平臺(tái)進(jìn)行識(shí)別計(jì)算，平臺(tái)會(huì)反饋 1~3 個(gè)識(shí)別結(jié)果，并獲取識(shí)別結(jié)果的一張相似圖給用戶(hù)作為參考，同時(shí)也會(huì)給出識(shí)別結(jié)果的植物介紹。用戶(hù)在給定的 1~3 個(gè)識(shí)別結(jié)果中，尋找與自己所見(jiàn)植物相同的結(jié)果后確認(rèn)。

回到本文開(kāi)頭那張圖片，形色 100% 確定這就是杏花，這一結(jié)果也完全準(zhǔn)確。

據(jù)形色介紹，他們采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，讓計(jì)算機(jī)像人腦一樣，通過(guò)自我學(xué)習(xí)，來(lái)判斷怎樣識(shí)別植物。在這一過(guò)程中，形色將植物數(shù)據(jù)給到引擎，引擎通過(guò)自我學(xué)習(xí)，得出一套可以通過(guò)數(shù)百層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的判斷來(lái)識(shí)別植物的方法。

傳統(tǒng)專(zhuān)家系統(tǒng)（Expert System）采用層層識(shí)別的方法，先對(duì)花朵進(jìn)行粗略識(shí)別，再細(xì)分到具體種類(lèi)，形色表示，如果采用傳統(tǒng)的專(zhuān)家系統(tǒng)，將所有分類(lèi)學(xué)的規(guī)則進(jìn)行編碼，需要不斷修訂此前的規(guī)則來(lái)完善鑒別系統(tǒng)的規(guī)則，數(shù)量的上限大約在 500 種，超過(guò)這個(gè)數(shù)量級(jí)，系統(tǒng)的工作量和數(shù)據(jù)庫(kù)的承載能力都無(wú)法實(shí)現(xiàn)。植物的物種在全球超過(guò) 60 萬(wàn)，而常見(jiàn)的也在 4000 多種。

在識(shí)別時(shí)，上傳至 App 的圖片會(huì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理，包括光線調(diào)整、顏色反轉(zhuǎn)、曝光度、切出關(guān)鍵部位，再聚焦等，并通過(guò)圖片分類(lèi)及物體識(shí)別技術(shù)，提高圖片在場(chǎng)景中的鑒別準(zhǔn)確度。這在一定程度上可以改善照片模糊、光線不好以及角度不好所造成的不良影響。

形色最初的模型相對(duì)來(lái)說(shuō)比較簡(jiǎn)單，前期主要通過(guò)向各大植物論壇的植物愛(ài)好者征集花草圖片與數(shù)據(jù)信息，還會(huì)拍照搜集杭州本地常見(jiàn)花卉的圖片并請(qǐng)專(zhuān)家鑒定結(jié)果。他們表示，當(dāng)時(shí)數(shù)據(jù)不多，識(shí)別準(zhǔn)確率能達(dá)到 40%，彼時(shí)已經(jīng)比百度的圖片搜索要準(zhǔn)確。

「最初版本的人工智能，其實(shí)是『人工+智能』，當(dāng)時(shí)為了避免因?yàn)閿?shù)據(jù)不足而產(chǎn)生的識(shí)別錯(cuò)誤，我們還在后臺(tái)配備了人工解答問(wèn)題?！?/p>

人在識(shí)別植物時(shí)，如果此前見(jiàn)得比較少，容易出現(xiàn)識(shí)別錯(cuò)誤，計(jì)算機(jī)也一樣，只有更多的數(shù)據(jù)才能將準(zhǔn)確率提升得更高。隨著用戶(hù)的增加，數(shù)據(jù)的積累，模型的更新，系統(tǒng)的識(shí)別能力也會(huì)逐步提高并且越來(lái)越精準(zhǔn)。

在利用用戶(hù)上傳的數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化模型時(shí)，一般情況下，用戶(hù)提供的圖片有很多達(dá)不到訓(xùn)練標(biāo)準(zhǔn)，可能出現(xiàn)模糊或者標(biāo)簽不準(zhǔn)確的情況，形色會(huì)請(qǐng)專(zhuān)業(yè)人士先對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗標(biāo)注，以保證用來(lái)訓(xùn)練引擎的數(shù)據(jù)絕對(duì)準(zhǔn)確。

形色表示，在某種程度上，計(jì)算機(jī)可以看到很多人眼無(wú)法辨識(shí)的特征。比如梅花和杏花，可能人眼會(huì)覺(jué)得很像，但是在深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析下，可能顏色、花瓣形狀、花瓣的紋路都有不同，從而可以準(zhǔn)確的區(qū)分植物種類(lèi)，這就是人工智能的強(qiáng)大之處。

而為了實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)識(shí)別，存在兩個(gè)主要挑戰(zhàn)：

一是數(shù)據(jù)標(biāo)注清洗的工作量巨大，目前形色的植物數(shù)據(jù)已經(jīng)超過(guò) 2 億張，這些數(shù)據(jù)的清洗標(biāo)注，十分費(fèi)時(shí)費(fèi)力的。

二是成本高昂，因?yàn)橹参飻?shù)據(jù)清洗標(biāo)注對(duì)專(zhuān)業(yè)性要求非常高，處理人員一定要是植物相關(guān)專(zhuān)業(yè)，能夠準(zhǔn)確識(shí)別這些植物。形色在這方面也投入了巨大的成本。

上線至今，形色經(jīng)歷了如下兩次大迭代：

• 2.0 版本，加入植物地圖功能。據(jù)形色介紹，這一功能是他們首創(chuàng)，受到很多用戶(hù)喜歡?！赶嘈琶總€(gè)人都很喜歡身處花海的感覺(jué)，打開(kāi)形色就可以感受到，自己身邊有這么多花花草草?！?/p>

• 3.8 版本，加入果蔬識(shí)別功能?！高@是一個(gè)里程碑功能，是形色在識(shí)別品類(lèi)上的突破。用戶(hù)不僅可以用形色識(shí)別植物，還可以識(shí)別水果蔬菜，了解水果蔬菜的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值、選購(gòu)技巧、趣聞等?！?/p>

目前，形色還具備定位功能，他們對(duì)雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社表示，由于植物具有很強(qiáng)的地域性，不同地區(qū)的植物差異較大，地理位置會(huì)幫助進(jìn)一步準(zhǔn)確識(shí)別植物種類(lèi)。

他們和中國(guó)自然標(biāo)本館（CFH）、上海辰山植物園、浙大生物多樣性研究院都有合作，這些機(jī)構(gòu)在專(zhuān)業(yè)上給了形色很多指導(dǎo)意見(jiàn)和幫助，形色表示，專(zhuān)家們的意見(jiàn)對(duì)于提升他們的專(zhuān)業(yè)性和準(zhǔn)確性很有幫助。

現(xiàn)在，形色 App 已經(jīng)入駐上百萬(wàn)植物專(zhuān)家和植物愛(ài)好者，當(dāng)系統(tǒng)碰到實(shí)在無(wú)法鑒別的植物，用戶(hù)可以直接上傳到鑒定區(qū)，植物專(zhuān)家和愛(ài)好者會(huì)在幾分鐘內(nèi)給出他們的答案。

在將照片上傳至形色 App 之后，只需 1 秒，就能反饋植物的名字和故事。形色表示，團(tuán)隊(duì)希望以最快的速度給用戶(hù)最準(zhǔn)確的識(shí)別結(jié)果，這毋庸置疑。未來(lái)，隨著硬件和技術(shù)的升級(jí)，團(tuán)隊(duì)也會(huì)盡可能投入更多資金，研發(fā)更先進(jìn)、更復(fù)雜的模型去提升識(shí)別準(zhǔn)確率和速度，給用戶(hù)最好的體驗(yàn)。

除了中國(guó)版，形色也推出海外版識(shí)花軟件 PictureThis，對(duì)于推出海外版的原因，形色對(duì)雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社如是說(shuō)道，「一方面，全球化是目前軟件發(fā)展的趨勢(shì)，軟件做大后肯定要走向更廣闊的市場(chǎng)；另一方面，我們發(fā)現(xiàn)其實(shí)海外植物識(shí)別領(lǐng)域也是相對(duì)空白的。其實(shí)外國(guó)人對(duì)于植物花卉的熱情更高，很多家庭都有自己的花園，但海外市場(chǎng)上的大多軟件識(shí)別種類(lèi)有限，識(shí)別準(zhǔn)確率也不高，所以這對(duì) PictureThis 是個(gè)很好的機(jī)會(huì)?！?/p>

目前形色的競(jìng)品很多，如「植物識(shí)別—拍照識(shí)花草樹(shù)木」、「微軟識(shí)花」、「花伴侶」，如何在這些軟件中不落下風(fēng)？

形色表示，他們一直以來(lái)，都堅(jiān)持用戶(hù)的想法最重要，所以更關(guān)注用戶(hù)，花了很多時(shí)間去了解用戶(hù)的真實(shí)需求。了解用戶(hù)需求后，團(tuán)隊(duì)會(huì)頭腦風(fēng)暴、嘗試探索，因此他們?cè)瓌?chuàng)了很多功能，這也是形色的競(jìng)爭(zhēng)力之一。

未來(lái)，他們會(huì)進(jìn)一步進(jìn)軍海外市場(chǎng)，推出更多語(yǔ)言版本的形色，讓世界各地的人們都能享受人工智能帶來(lái)的便捷和樂(lè)趣。各位小伙伴也可以即刻體驗(yàn)形色帶來(lái)的識(shí)花樂(lè)趣。

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