“为孩子们开发一个植物识别软件，满足他们对自然的好奇心。”陈明权这样谈及到他开发“形色”的初衷。
“形色”是一款基于人工智能深度学习技术实现的辨识花草App。用户上传花草照片，即可在手机端获知植物名称和寓意。
只是一个父亲的体验
2015年G20峰会在杭州筹备中。江南大道旁的盆栽每周更换，陈明权常带着一岁半的儿子在此散步。
“当时市面上已经出现识图引擎，但普遍准确率不高，”陈明权笑谈道，“当初我们搜寻紫薇这种植物时，百度给我们的照片却多是林心如。”因此，陈明权决定利用人工智能技术，研发一款能够满足人们花草知识科普的识花App。
前年年底，陈明权用4个星期，研发出识花App“形色”的雏形。
他使用人工智能深度学习模型（卷积神经网络CNN）“形色机器人”，从花草图像中自动学习并提取特征信息，从而能够分析出照片中描述的花草种类纲目。
最初版本的“形色机器人”的识别模型在训练中使用了约40万张的植物图像信息，这些图像信息主要从谷歌、百度的图片中抓取而来。最初验证评估表明，“形色”识花准确度约为40%。
起初，研发的产品在朋友间传播的反馈良好，受到这样的鼓舞后，陈明权决定把产品推广至市场。
不过，要使用深度学习技术，不断提高对花草识别的准确度，没有大量各色花草图像数据作为“教材”还不行。基于此，研发团队进驻各大植物论坛，向植物爱好者征集花草图片与数据信息。
“开始时，‘形色’的人工智能的程度还比较低，识别不准确。因此当时我们在机器识别后，需在后台人工辨别修正。”陈明权说，“那时，真的是叫‘人工’+‘智能’。”
用户100万，准确率90%
随着用户自身的口碑宣传，用户开始使用并自发给“形色”供图。机器人需要对植物花开前、绽放中、凋谢时各时期形态的图片数据进行深度学习。至此，“形色机器人”在吸收原有数据的基础上，已能够增量式地提升模型的性能。
用户只需要将拍摄的花草照片上传至形色App中，“形色”将图像数据导入后端的云平台进行识别计算，并反馈给用户三张花草图片作为参考。用户在给定的三张照片中，寻找与自己所见植物相同的图片后选定，“形色”告知用户选定的植物名称及寓意。流程用时将在1～3秒内。“我们下一步要实现的是，用户上传照片后，‘形色’直接告诉他你这是什么花”。
◆“形色”识花操作界面
目前，“形色”的识别率和识别种类得到提升，已能够识别出4000种植被种类，准确率约90%。
“我们已经不需要专人在后台进行再次辨别”。若用户对“识花机器人”给出的植物名称表示质疑，可以前往App“专家鉴定”板块中寻求其他用户或“形色”团队帮助。