随着消费水平的逐步提升，家居装修也从满足基本居住需要进化到满足美好生活的需要，目前用户在家居装修装饰方面的支出也在以每年10%的速度增长。因此，对于家居个性化已经成为重要的消费诉求。对于家图网来说，如何让用户在平台中找到自己喜欢的图片，进而找到喜欢的图中商品进行购买是个性化的重要体现。由于家居设计图片涉及到一定的家居设计专业知识，传统的方式都是平台运营者人工分类打标签，效率低。而通过平台让上传者分类打标签，准确率又很低。图片基础分类的低效低准确率，使用户的商品购买转化率无法快速提升。

定制化图像识别解决方案：允许客户定制自己的图像识别模型，只需标注少量数据即可完成模型训练。该方案的优点在于：

1. 托拉拽方式提交训练图片，快速完成数据标注及模型训练；

2. 多种算法组件及训练模板，基于百度大数据实现少量数据训练精准模型；

3. 提供数据标注—模型训练—生成稳定API一站式服务。

传统方式是需求方提交数据集，由技术服务方人工建立服务，训练完成以后将API交给需求方，这种方式效率比较低，需求方如果要同时训练大量的分类标签的话，不仅对用于训练的数据量要求比较大，而且周期会比较长。我们利用百度的定制化图像识别解决方案，可以同时开启多个训练集，对家居图片进行多个纬度的分类打标签。

下面以我们训练的“空间，色彩，风格”分类标签的混合应用为例，说明定制化图像识别的应用场景。

应用场景一：猜你喜欢（相似图片推荐）

我们对“猜你喜好”的要求是：

必须推荐的是同空间的图片。例如上图，当前图片是一张客厅图片，那么下面的“猜你喜好”就必须是客厅的图片；

必须风格和色彩上接近，以保证在视觉上的相似。

只有以上两个条件同时满足，才能真正帮助用户找到符合他兴趣的图片。我们利用百度“定制化图像识别平台”在很短时间内，训练出空间，色彩和风格三个纬度的分类标签，然后通过交叉算法，得出目前的结果。数据证明，新的“猜你喜欢”使用户的图片点击量提高了30%。

应用场景二：图中商品识别与购买推荐（拍照识图）

通过图像识别技术能解决相似的问题，但是在家居图片场景下，很多商品会因为放置的空间不同，用途就不同，推荐的商品也应该不同。例如“柜子”，造型相似的柜子，如果放在玄关，最大可能是“鞋柜”；放在餐厅，就应该是“餐边柜”。这不属于技术范畴，而属于行业知识范畴。

为了解决上述问题，我们使用百度“定制化图像识别技术”给每张图片都打上空间标签，然后与识别出来的商品类别进行交叉，从而得出正确的结果。