花卉信息一拍即得 百度细粒度模型训练能实现

冬去春来，万物复苏，大家都会选择在此时出游踏青赏花，但在踏青途中遇到各种漂亮的花草往往很难正确说出名称。很多人都不能分清桃花、樱花、梅花等，每年赏花都很考验人们在植物学方面的常识。随着人工智能技术的不断发展，现在通过百度APP视觉搜索功能拍照识别花卉信息，便能轻松解决这些问题，帮你秒变植物科普达人。AI视觉搜索作为连接人与信息服务的新型交互技术，正在逐步影响我们的日常生活。

去年百度已与中科院植物研究所、中国植物园联盟、全国12家知名植物园等机构展开合作，就百度植物识图检索科普，AR识图游览互动，植物地图大数据等层面达成共识。在今年春季赏花季，百度APP上线了“遇见花草树木，百度AI识别植物”活动，同时线下继续在合作植物园进行更多的落地活动，将花卉识别、植物园定位植物图谱等产品深入优化，通过高 科技 丰富游客的游园体验。

百度携手多家植物园打造智慧植物园

用户在游览这些植物园时，扫描园区不同植物指示牌上带有百度logo的二维码，可以查看该植物的全面信息。不仅在合作植物园，用户在其它公园甚至是路边看到喜欢的花卉，也可以打开百度APP的图像搜索功能，对身边植物进行拍照、识别，无需使用文字描述搜索，简单直接地获得该植物名称、种类、特征等信息。多家植物园也将陆续开通熊掌号，为百度搜索的用户带来更多园区最新资讯，拉近与用户之间的距离。

使用百度APP图像搜索植物信息

日常生活中可以见到的花卉有上千余种，花卉识别具有很强的针对性及专业性，识别出一朵花不仅需要严谨、正确的专家级鉴定，还需要具备区分上千种花之间差别的能力。因此花卉识别属于细粒度识别范畴，要求教会计算机拥有专家级别的能力。那么百度是如何做到精准的花卉识别的呢？

首先借助百度知识图谱对世界上过万种花卉名字进行科学的科、属、种划分，建立了更加专业、权威的花卉类别库，识别结果更加精准，结合中科院植物研究所、中国植物园联盟专家的专业性建议，标注人员根据花卉的叶子、形状、颜色等微观特征进行挑选与标注，准确率达到 95%以上。

花的种类庞大，不同用户在拍摄同一朵花时也会因为光线、旋转、拍摄距离等原因，拍摄出花的不同形态，因此需要让模型更好地学习花的各种形态。在模型选择上，百度提出 Fully Convolutional Attention Localization Networks，利用 attention机制解决细粒度识别领域中，区分类别之间细微差异的问题，让模型自主通过海量数据学习到关键细节。对于还未识别的花卉，通过数据挖掘检索出更多类似的难样本集，让模型能够更加关注于这些难样本。面对识别错误时，通过用户使用百度APP拍摄花卉时留下的海量图片数据，反哺给模型，形成良性循坏。

百度视觉搜索总经理彭博表示，在春季赏花高峰，百度继续深度展开与12家知名植物园的线下合作，通过人工智能技术与实际场景结合，帮助游客在游览过程中更便捷地获取所见花卉植物相关信息，将植物识别功能应用场景常态化。百度视觉搜索已涉及生活中多个领域，对于复杂的花卉识别，让机器进行细粒度模型训练，结合专业数据库，大大提高花卉识别精准度，未来也希望能够有更多领域加入，为用户带来更好的服务和便捷的搜索体验。