图像分类教程 📸

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。以下是关于图像分类的基础知识与实践指南：

1. 基本概念

• 定义：将输入图像映射到预定义类别中的技术，例如识别“猫”或“狗”
• 应用：广泛用于医疗影像分析、自动驾驶、安防监控等领域
• 挑战：需应对光照变化、遮挡、背景干扰等复杂场景

2. 常见算法

• 传统方法：
  • K近邻（KNN） 🧮
  • 支持向量机（SVM） 📊
• 深度学习方法：
  • 卷积神经网络（CNN） 🤖
  • 迁移学习 🔄
  • 预训练模型 (如ResNet, VGG) 📁

3. 实践步骤

1. 数据准备：使用标注数据集（如CIFAR-10）
2. 模型训练：选择框架（TensorFlow/PyTorch）并配置训练参数
3. 验证优化：通过交叉验证调整超参数
4. 部署应用：集成到实际系统中

4. 扩展学习

• 图像处理基础教程 📚
• 深度学习进阶指南 🔍