人工智能教程：图像识别进阶 📊

简介

图像识别是人工智能领域的重要分支，涉及从图像中提取信息并进行分类、检测或分割。进阶学习需掌握复杂模型与优化技巧，例如使用深度学习框架构建高精度识别系统。

核心技术

1. 卷积神经网络（CNN）

   • 通过卷积层提取局部特征，池化层降低维度
   • 常见结构：LeNet、ResNet、YOLO
   

2. 迁移学习

   • 利用预训练模型（如VGG、EfficientNet）加速训练
   • 冻结底层参数，微调顶层适配新任务
   

3. 目标检测与分割

   • 通过R-CNN、YOLOv8等算法实现多目标识别
   • 语义分割使用U-Net等模型划分像素级类别
   

应用场景

• 医疗影像分析：辅助诊断疾病（如肺癌检测）
• 智能安防：人脸识别与行为监控
• 自动驾驶：道路标志识别与障碍物规避

学习资源

如需深入理解深度学习基础，可访问：/人工智能教程/深度学习基础