中國四大名錦AI識別器

我一直對我國的傳統(tǒng)文化，尤其是其中的非物質(zhì)文化遺產(chǎn)充滿熱愛。中國的四大名錦（云錦、蜀錦、宋錦和壯錦）不僅是古代工藝的結(jié)晶，還是中國文化的瑰寶。然而，隨著時代的發(fā)展和紡織技術(shù)的進步，了解這些精美的工藝品的人越來越少。于是我萌生了一個想法：通過科技手段來讓大家更容易識別并欣賞這些寶貴的文化遺產(chǎn)。我決定制作一個能夠識別中國四大名錦的工具，幫助大家準(zhǔn)確地分辨這些織物。

在制作的過程中，我首先想到的是使用人工智能（AI）中的圖像識別技術(shù)。AI通過學(xué)習(xí)大量的圖片數(shù)據(jù)，可以自動識別出圖像中的具體內(nèi)容。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，我選擇了PyTorch（一種用于機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的開源深度學(xué)習(xí)框架）作為開發(fā)框架，它是一個非常流行的深度學(xué)習(xí)工具。

而為了簡化開發(fā)過程，我使用了OpenMMLab（一個開源算法平臺，它為計算機視覺領(lǐng)域提供了統(tǒng)一的代碼庫和豐富的預(yù)訓(xùn)練模型）的MMClassification模塊，它是一個專門用來做圖像分類的工具箱。通過這個模塊，我可以快速構(gòu)建識別模型。

我還選用了MobileNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這個模型的特別之處在于它的“輕量化”，也就是說它運算速度快、占用資源少，特別適合部署在手機或其他移動設(shè)備上。而且，MobileNet能夠很好地處理彩色圖片中的復(fù)雜細節(jié)，非常適合用來識別四大名錦這類精美的織物。

制作這個識別器的第一步是收集中國四大名錦的圖片數(shù)據(jù)。

我從網(wǎng)絡(luò)上搜集了大量的云錦、蜀錦、宋錦和壯錦的圖片，并整理成一個數(shù)據(jù)集。接著，我將這些數(shù)據(jù)輸入到MobileNet模型中進行訓(xùn)練。為了讓模型快速達到較好的識別效果，我使用了一個已經(jīng)預(yù)訓(xùn)練過的MobileNet模型。所謂“預(yù)訓(xùn)練模型”，就是這個模型已經(jīng)通過大量的圖片數(shù)據(jù)進行了初步的學(xué)習(xí)，所以在我使用它時，只需要針對四大名錦的數(shù)據(jù)進行少量的訓(xùn)練，模型就能很好地適應(yīng)新的任務(wù)。

訓(xùn)練過程中，我設(shè)置了較小的學(xué)習(xí)率（即模型學(xué)習(xí)的速度）和少數(shù)的訓(xùn)練輪次。在經(jīng)過10輪訓(xùn)練后，模型的識別準(zhǔn)確率達到了72.6%。對于一個剛剛完成的模型來說，這是一個不錯的成績。

在制作的過程中，我遇到了兩個主要問題。

第一個問題是數(shù)據(jù)不平衡。由于網(wǎng)絡(luò)上能找到的四大名錦的圖片數(shù)量不一樣，比如云錦的圖片比較多，而壯錦的圖片就比較少，導(dǎo)致模型在訓(xùn)練時容易“偏向”那些圖片較多的錦，識別效果不夠均衡。

第二個問題是四大名錦的顏色和圖案差異雖然明顯，但在AI的眼中，這些差異并不容易區(qū)分，尤其是復(fù)雜的紋理和顏色組合，對模型來說是一個挑戰(zhàn)。

為了解決數(shù)據(jù)不平衡的問題，我采用了“數(shù)據(jù)增強”的方法。簡單來說，就是通過旋轉(zhuǎn)、裁剪、翻轉(zhuǎn)等方式，把那些圖片較少的錦的樣本量增加，給模型更多的學(xué)習(xí)機會。至于第二個問題——如何提高模型對復(fù)雜圖案的識別能力，我通過調(diào)整模型的參數(shù)，特別是學(xué)習(xí)率和訓(xùn)練輪數(shù)，最終讓模型在各類錦織物的識別上都表現(xiàn)得更加均衡。

未來，我希望這款識別器的作用不只是識別中國四大名錦，還能結(jié)合其他前沿技術(shù)，比如全息投影和手持傳感器等，識別更多的布料。想象一下，當(dāng)你走進博物館或者展覽廳時，手持一個設(shè)備，它就能夠?qū)崟r告訴你眼前展示的布料是什么，甚至可以通過全息影像展示這些布料的制作過程。這種沉浸式的體驗可以讓更多人了解并欣賞豐富多彩的中國非物質(zhì)文化遺產(chǎn)，從而讓這些珍貴的工藝得到更好的傳承和保護。

通過這個項目，我不僅學(xué)會了如何運用AI技術(shù)，還更加堅定了將科技與文化結(jié)合的決心。希望這個識別器能夠在未來幫助更多的人重新發(fā)現(xiàn)并欣賞中國的傳統(tǒng)文化瑰寶。

（該作品獲得第38屆廣西青少年科技創(chuàng)新大賽青少年科技創(chuàng)新成果競賽中學(xué)組二等獎，原申報名稱為《基于MMClassification的中國非遺四大錦織物識別器》，指導(dǎo)老師：呂廖杏孜、莫小瑩、桂小鳳）