图像识别进阶指南 📊🔍
图像识别作为计算机视觉的核心技术，进阶学习需掌握以下关键方向：
1. 目标检测与实例分割
- 掌握 YOLO、Faster R-CNN 等主流算法框架
- 学习如何处理多尺度目标与遮挡问题
2. 迁移学习与预训练模型
- 利用 ResNet、EfficientNet 等模型进行特征迁移
- 针对小数据集优化模型微调策略
3. 模型优化技巧
- 探索数据增强（如旋转、裁剪）与正则化方法
- 学习量化、剪枝等轻量化技术
- 参考 图像识别基础 获取更详细的实现步骤
4. 实际应用案例
- 医疗影像分析：肺结节检测（关键词：医疗影像_分析）
- 自动驾驶：道路标志识别（关键词：自动驾驶_技术）
5. 前沿技术探索
- 深度学习与图像识别的结合：深度学习应用
- 尝试使用 Transformer 模型进行视觉任务
📌 提示：进阶学习建议结合实际项目进行训练，如使用 图像识别进阶 中的示例代码实践