图像分类是深度学习在计算机视觉领域的重要应用，通过神经网络自动识别图像内容并分配标签。以下是核心知识点：

基础概念

💡 什么是图像分类？
利用卷积神经网络（CNN）等模型，将输入图像映射到预定义类别。例如：

  • 输入一张猫的图片
  • 输出标签为“猫”
卷积神经网络

技术流程

  1. 数据准备
    使用标注好的数据集（如ImageNet）进行训练
    📁 示例：MNIST手写数字数据集

  2. 模型训练
    常见架构：

    • ResNet（残差网络）
    • VGG（视觉几何网络）
    • EfficientNet（高效网络）
    ResNet结构图

  3. 部署应用
    可用于：

    • 医疗影像诊断 🏥
    • 自动驾驶场景识别 🚗
    • 电商商品推荐 🛍️

学习资源

📌 推荐进一步学习：

图像分类应用实例