图像分类是计算机视觉的核心任务之一，以下是几个经典项目案例与技术要点：
1. 基础入门项目 📚
手写数字识别（MNIST数据集）
使用Keras构建CNN模型，准确率可达99%CIFAR-10分类
通过PyTorch实现迁移学习，可参考模型训练指南
2. 高级应用案例 🎯
医学影像分析
应用于肺部X光分类、皮肤癌检测等场景自动驾驶目标检测
结合YOLOv8模型实现实时分类与定位
3. 工具与框架推荐 🛠️
- TensorFlow：适合工业级图像分类模型开发
- PyTorch：研究场景下更灵活的实现方式
- Keras：快速原型设计的理想选择
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