定制化图像开放平台是百度 AI 开放平台所推出的可定制专属图像识别模型的平台，只需提供少量标注数据即可完成模型训练。其具备可视化的操作界面，简单几步，便可得到精准的深度学习模型，并能通过 API 进行调用。
step1 - 上传图片定制化图像开放平台目前仅支持分类任务，支持上传自己的数据集进行训练，但不支持选择处理方法，我们只需要傻瓜化地指定图片数据，等待训练结果。
上传要求压缩包内每个文件夹对应一个类别，文件夹名将作为显示的类别名称。上传之后可以查看每张图片，做修改类别名及修改图片名等操作，比较方便。平台所需的少量标注信息正是这里类别信息。
上传数据集后等待片刻，待后台进行分类处理，验证集划分等操作后显示下面的信息：
上传之后的数据集可以继续扩充每一类别：
点击开始训练，状态转为训练中，此时数据集处于不可编辑状态。
5类共3500张图片的数据集训练耗时约25min，得到结果：准确率83.96%，F1 score 0.84。
点击校验，上传图片进行单张图片测试。识别速度很快，整体响应速度在1s内。
训练好的模型可以上线进行远程调用，以HTTP API的形式进行访问，返回JSON结果，具体用法参考接口说明，比较简单。
感受由于本例中采用的是遥感图像，与自然场景图像有些差距，包括视角，背景等。我猜测该平台使用在ImageNet、COCO等数据集上得到的预训练模型进行迁移学习，因此使用自然场景图像进行微调应当能获得更好的效果。通过这个平台，我们可以很傻瓜化地定制属于自己的识别模型，如车型识别，花鸟识别等。当然这个平台目前也尚不完善，不能自定义深度学习所用的方法模型；界面不够好，如上传数据集后后台处理数据的进度需要刷新标签页才能更新。预计训练时间不够精确，页面显示“预计下午完成”。但是其确实能够有效地助力不同人群的 AI 应用程序 app 开发。