一、引言：图像分类的移动端需求与EasyDL的价值

在移动应用场景中，图像分类是许多行业的核心需求，例如电商商品识别、医疗影像辅助诊断、工业质检等。传统开发方式需要开发者具备深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的复杂知识，而百度EasyDL作为零门槛AI开发平台，通过可视化操作和预置模型，大幅降低了技术门槛。

对于Android开发者而言，对接EasyDL的核心价值在于：

1. 无需机器学习基础：通过拖拽式界面完成数据标注和模型训练。
2. 高效迭代：支持快速测试不同模型架构（如ResNet、MobileNet）的效果。
3. 端云协同：模型可部署为云端API或本地SDK，适配不同性能需求。

本文将以”植物分类”场景为例，完整演示从数据准备到Android端集成的全流程。

二、环境准备与模型训练

1. 百度EasyDL平台操作

数据集构建

• 图像收集：建议每类至少100张图片，覆盖不同角度、光照条件。例如，收集”玫瑰”、”向日葵”、”郁金香”三类植物图片各150张。
• 标注规范：使用EasyDL内置工具框选目标区域，标注类别标签。注意避免背景干扰（如包含人物的植物照片）。
• 数据增强：平台自动提供旋转、缩放、亮度调整等增强策略，提升模型泛化能力。

模型选择与训练

• 模型类型：根据设备性能选择：
  • 云端API：支持高精度模型（如ResNet50），适合网络环境好的场景。
  • 移动端SDK：选择MobileNetV3等轻量级模型，推理速度更快。
• 训练参数：建议设置迭代次数为50-100次，batch size根据GPU显存调整（通常为32-64）。
• 效果评估：关注准确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值，当验证集准确率稳定在90%以上时可停止训练。

2. 模型部署方案对比

部署方式	适用场景	延迟	流量消耗
云端API	高精度需求、设备算力有限	100-300ms	较高
移动端SDK	离线使用、实时性要求高	20-50ms	无

三、Android端集成实现

1. 云端API调用方案

依赖配置

在app/build.gradle中添加：

implementation 'com.squareup.okhttp3:okhttp:4.9.0'
implementation 'com.google.code.gson:gson:2.8.6'

核心代码实现

public class EasyDLClient {
    private static final String API_KEY = "您的API_Key";
    private static final String SECRET_KEY = "您的Secret_Key";
    private static final String MODEL_ID = "您的模型ID";
    private static final String ACCESS_TOKEN_URL = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token";
    private static final String PREDICT_URL = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/classification/你的模型版本号";
    private String getAccessToken() throws IOException {
        OkHttpClient client = new OkHttpClient();
        Request request = new Request.Builder()
                .url(ACCESS_TOKEN_URL + "?grant_type=client_credentials" +
                        "&client_id=" + API_KEY + "&client_secret=" + SECRET_KEY)
                .build();
        try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
            String json = response.body().string();
            JSONObject obj = new JSONObject(json);
            return obj.getString("access_token");
        }
    }
    public String classifyImage(Bitmap bitmap) throws IOException {
        String accessToken = getAccessToken();
        String url = PREDICT_URL + "?access_token=" + accessToken;
        // 图像预处理：缩放至224x224（与训练时一致）
        Bitmap scaledBitmap = Bitmap.createScaledBitmap(bitmap, 224, 224, true);
        ByteArrayOutputStream stream = new ByteArrayOutputStream();
        scaledBitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 90, stream);
        byte[] imageBytes = stream.toByteArray();
        String base64Image = Base64.encodeToString(imageBytes, Base64.DEFAULT);
        // 构建请求体
        JSONObject requestBody = new JSONObject();
        requestBody.put("image", base64Image);
        OkHttpClient client = new OkHttpClient();
        RequestBody body = RequestBody.create(
                MediaType.parse("application/json"),
                requestBody.toString());
        Request request = new Request.Builder()
                .url(url)
                .post(body)
                .build();
        try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
            return response.body().string();
        }
    }
}

权限配置

在AndroidManifest.xml中添加网络权限：

<uses-permission android:name="android.permission.INTERNET" />

2. 移动端SDK集成方案

SDK导入

1. 登录EasyDL控制台下载Android SDK
2. 将easydl-android-sdk.aar放入libs目录
3. 在build.gradle中添加：

   repositories {
    flatDir {
        dirs 'libs'
    }
   }
   dependencies {
    implementation fileTree(dir: 'libs', include: ['*.jar', '*.aar'])
   }

初始化与推理代码

public class EasyDLSDKClassifier {
    private EasyDLClassifier classifier;
    public void init(Context context, String modelPath) {
        try {
            classifier = new EasyDLClassifier(context, modelPath);
        } catch (EasyDLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    public List<ClassificationResult> classify(Bitmap bitmap) {
        if (classifier == null) {
            throw new IllegalStateException("Classifier not initialized");
        }
        // 预处理：与训练时相同的尺寸和通道顺序
        Bitmap processed = Bitmap.createScaledBitmap(bitmap, 224, 224, true);
        return classifier.classify(processed);
    }
}
// 使用示例
EasyDLSDKClassifier classifier = new EasyDLSDKClassifier();
classifier.init(getApplicationContext(), "models/plant_classification.mlmodel");
List<ClassificationResult> results = classifier.classify(selectedBitmap);

四、性能优化与调试技巧

1. 延迟优化策略

• 模型量化：在EasyDL训练时选择”量化版”模型，体积减小50%，速度提升2-3倍。
• 线程管理：将推理任务放在IntentService中执行，避免阻塞UI线程。
• 缓存机制：对重复图片建立本地缓存（如使用LruCache）。

2. 常见问题处理

• 403错误：检查API Key和Secret Key是否匹配，模型是否已发布。
• OOM错误：对于大尺寸图片，先采样再推理（如使用BitmapFactory.Options.inSampleSize）。
• 精度下降：检查测试集是否与训练集同分布，必要时增加数据增强。

五、行业应用场景扩展

1. 零售业：通过货架商品识别实现自动补货提醒。
2. 农业：病虫害识别辅助精准施药。
3. 文娱：AR场景中识别现实物体触发交互。

某物流企业案例显示，通过EasyDL实现的包裹面单识别系统，将分拣效率提升40%，错误率从3%降至0.5%。

六、总结与展望

Android开发对接EasyDL实现了”数据-模型-应用”的全链路闭环，开发者可专注于业务逻辑而非底层算法。未来随着Edge AI芯片的普及，移动端本地推理的性能将进一步提升，建议开发者持续关注EasyDL的模型压缩和新架构支持。

实际开发中，建议遵循”小步快跑”原则：先通过云端API验证功能可行性，再根据性能需求决定是否迁移到本地SDK。同时注意模型版本管理，避免因平台升级导致兼容性问题。