🧠 简介
图像识别是人工智能领域的重要应用，通过深度学习模型（如CNN、YOLO等）实现对图像内容的自动分析与分类。本案例研究将结合实际场景，展示如何使用 AI Toolkit 构建图像识别系统。
📌 核心应用场景
- 人脸识别：用于安防、考勤等场景
- 医学影像分析：辅助疾病诊断
- 自动驾驶：实时识别交通标志与障碍物
🛠 技术实现步骤
- 数据准备
- 收集标注数据（如COCO、ImageNet数据集）
- 数据增强（旋转、裁剪、颜色变换等）
- 模型选择与训练
- 使用预训练模型（如ResNet、EfficientNet）
- 微调（Fine-tuning）适配具体任务
- 部署与优化
- 模型压缩（如量化、剪枝）
- 实时推理优化（GPU/TPU加速）
🧪 案例实战：商品分类系统
- 需求
- 构建零售场景下的商品自动分类工具
- 流程
- 数据集：使用AI Toolkit 图像识别数据集
- 模型：基于迁移学习的CNN分类器
- 结果：准确率可达95%以上
- 挑战
- 多类别重叠（如不同品牌的相似商品）
- 小样本场景下的泛化能力