今天跟大家伙儿聊聊我这几天折腾的“蓝衣boss”，别想歪，不是啥不正经的东西，就是我用AI做图像识别时候遇到的一个坎儿，因为识别对象老是穿着蓝衣服，我就叫它“蓝衣boss”。

我寻思着这玩意儿挺简单，直接上现成的图像识别模型，结果啪啪打脸。模型是能识别，但准确率那叫一个惨不忍睹，一会儿把蓝衣服识别成天空，一会儿又把人脸给漏，给我气的。

后来我开始一点点抠细节。

第一步，数据收集。 我到处搜集穿蓝衣服的人的照片，各种各样的蓝，浅蓝、深蓝、宝蓝、藏蓝，只要是蓝的，我都往里塞。 第二步，数据清洗。 这步很重要，因为网上下的图质量参差不齐，有些糊的，有些角度刁钻的，还有些压根儿就不是人，得手动一张一张筛，眼睛都快瞎。 第三步，模型训练。 我用的一个比较流行的开源框架，TensorFlow。这玩意儿上手有点难，得啃文档，得看教程，还得时不时debug。我从最简单的模型开始，一点点加东西，调参数，就跟炼丹似的，也不知道啥时候能炼出个好丹来。

训练过程中，我发现有个问题，就是模型对蓝色太敏感，稍微有点蓝，它就往蓝衣服上靠，导致误判率居高不下。

第四步，针对性优化。 我就想，既然对蓝色敏感，那我就让它对其他颜色也敏感点呗。于是我加一些其他颜色的图片，比如红的、绿的、黄的，让模型知道，不是所有鲜艳的颜色都是蓝衣服。

效果是有一点，但还是不够。我又开始尝试一些图像增强技术，比如随机旋转、裁剪、加噪点等等，让模型见识更多样化的蓝色，增强它的鲁棒性。

折腾好几天，模型总算是像模像样。现在识别“蓝衣boss”的准确率能到90%以上，虽然离完美还差得远，但至少能用。

这回“蓝衣boss”攻坚战，让我明白几点：

数据质量很重要。 垃圾数据进，垃圾结果出，数据清洗是不能偷懒的。 模型不是万能的。 现成的模型只能解决通用问题，要想解决特定问题，还得自己动手调教。 耐心是关键。 训练模型是个漫长的过程，得有耐心，得不断尝试，才能找到最优解。

虽然过程很痛苦，但是结果还算满意。下次再遇到类似的“boss”，我也有信心能搞定。