图像分类是计算机视觉领域的重要任务，旨在通过算法识别图像中的主体并分配到预定义的类别中。以下是关于该项目的核心内容：
技术原理
深度学习模型
使用卷积神经网络（CNN）等技术，例如：- ResNet：深度残差网络，解决梯度消失问题
- EfficientNet：高效网络结构，平衡精度与速度
数据预处理
包括图像标准化、数据增强（如旋转、翻转）等操作，确保模型训练效果。
应用场景
- 🏥 医疗影像分析：辅助医生识别X光、CT扫描中的异常
- 🚗 自动驾驶_目标识别：检测道路中的行人、车辆等物体
- 📱 手机相册_智能分类：自动整理照片到「风景」「人物」等文件夹