這將會是一系列的文章，介紹自己開發一個APP用於馬桶型號的識別，這是我的第一個機器學習項目。
開發背景
深度學習也已經學習了不少日子，是時候從頭到尾開始一個機器學習項目。從數據的收集、整理，到神經網絡的訓練，部署，APP的開發。一來，可以對自己的學習成果做一個檢驗；二來，也可以提高自己解決問題的能力。之所以選擇“馬桶型號識別”，跟我現在的工作有很大的關係。我們公司的馬桶有很多的型號，即使我是做馬桶研發的，但是我也弄不清楚這個馬桶是屬於哪個型號。另一方面，公司開發了一個“秒懂”的APP，用於門店店員，根據馬桶型號來查詢馬桶的具體規格信息，價格。如果店員能夠通過手機掃描馬桶得到馬桶的型號，這樣就可以避免輸入型號的麻煩，逼格也提高不少。對於消費者來說，如果他去朋友家，發現他家裏的馬桶不錯，掃一掃馬桶，就可以得到信息，甚至可以鏈接到淘寶上，直接下單購買，豈不是可以增加銷量。遠一點來說，這種應用可以用在市場上很多產品的銷售上，比如運動鞋、衣服、水龍頭等等。
這是一個典型的計算機視覺問題，是一個分類問題。
系統目標
這裏先定幾個目標，以監督自己的落實情況，並激勵自己不斷前進
1. 最終成果是開發一個手機APP（Android或者ios都可），打開攝像頭，對着馬桶拍，可以識別出正確的型號。（鑑於這是第一個項目，而且是學習項目，這裏的馬桶型號個數設定爲4個：即型號1，型號2，型號3，型號4）
2. 識別精度達到98%以上
3. 識別時間在1s以內（指從拍攝結束到返回結果）
項目結構
本項目分爲以下4個模塊：
1. 數據收集、整理
2. 神經網絡訓練
3. 神經網絡部署
4. APP開發
開發環境
1. Python 3.5
2. Tensorflow（或keras，待定）
文件結構和命名
數據集:
train_toilet.h5
test_toilet.h5