图像分类是计算机视觉的核心任务之一,旨在通过算法识别图像中的主体并分配相应的类别标签。以下是实践指南:

  1. 环境准备

    • 安装Python及依赖库:pip install tensorflowpip install pytorch
    • 配置GPU加速(可选)📦
    • 准备数据集:如CIFAR-10、ImageNet或自定义数据集📊
  2. 数据集选择

    • 公开数据集:CIFAR-10(适合初学者)
    • 高级数据集:ImageNet(挑战性更高)
    • 自定义数据集:需标注图片并划分训练/验证集📂
  3. 模型训练

    • 使用预训练模型(如ResNet、VGG)进行迁移学习🧠
    • 自定义CNN模型设计(可添加层、调整参数)🔧
    • 训练过程监控:准确率、损失曲线可视化📈
  4. 评估与优化

    • 测试集性能评估:计算Top-1/Top-5准确率🎯
    • 模型调优:数据增强、正则化、学习率调整🛠️
    • 部署应用:将模型集成到Web服务或移动端📲

扩展阅读
🔗 图像分类入门指南
🔗 深度学习框架对比

图像分类示例
模型训练流程