【开发日记】马桶型号识别

这将会是一系列的文章，介绍自己开发一个APP用于马桶型号的识别，这是我的第一个机器学习项目。

开发背景

深度学习也已经学习了不少日子，是时候从头到尾开始一个机器学习项目。从数据的收集、整理，到神经网络的训练，部署，APP的开发。一来，可以对自己的学习成果做一个检验；二来，也可以提高自己解决问题的能力。之所以选择“马桶型号识别”，跟我现在的工作有很大的关系。我们公司的马桶有很多的型号，即使我是做马桶研发的，但是我也弄不清楚这个马桶是属于哪个型号。另一方面，公司开发了一个“秒懂”的APP，用于门店店员，根据马桶型号来查询马桶的具体规格信息，价格。如果店员能够通过手机扫描马桶得到马桶的型号，这样就可以避免输入型号的麻烦，逼格也提高不少。对于消费者来说，如果他去朋友家，发现他家里的马桶不错，扫一扫马桶，就可以得到信息，甚至可以链接到淘宝上，直接下单购买，岂不是可以增加销量。远一点来说，这种应用可以用在市场上很多产品的销售上，比如运动鞋、衣服、水龙头等等。

这是一个典型的计算机视觉问题，是一个分类问题。

系统目标

这里先定几个目标，以监督自己的落实情况，并激励自己不断前进

1. 最终成果是开发一个手机APP（Android或者ios都可），打开摄像头，对着马桶拍，可以识别出正确的型号。（鉴于这是第一个项目，而且是学习项目，这里的马桶型号个数设定为4个：即型号1，型号2，型号3，型号4）

2. 识别精度达到98%以上

3. 识别时间在1s以内（指从拍摄结束到返回结果）

项目结构
本项目分为以下4个模块：

1. 数据收集、整理

2. 神经网络训练

3. 神经网络部署

4. APP开发

开发环境
1. Python 3.5

2. Tensorflow（或keras，待定）

文件结构和命名

数据集:

train_toilet.h5

test_toilet.h5