欢迎来到 AI 教程 的图像分类项目页面!这是计算机视觉领域中最基础且重要的任务之一,旨在通过深度学习模型对图像内容进行自动识别与分类。

项目目标 🎯

  • 识别图像中的主要对象(如动物、车辆、自然景观等)
  • 支持多类别分类(例如 1000 种常见物体)
  • 提供可扩展的模型架构与训练方案

技术栈 🛠️

  • 框架:TensorFlow / PyTorch
  • 模型:ResNet、VGG、EfficientNet 等经典网络
  • 数据集:ImageNet、CIFAR-10、Kaggle 图像数据集
  • 工具:Label Studio(数据标注)、TensorBoard(训练监控)

应用场景 🌍

  • 医疗影像分析(如 X 光片分类)
  • 卫星图像识别(如土地利用分类)
  • 智能安防系统(如人脸识别)
  • 农业监测(如病虫害识别)

扩展阅读 📚

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图像分类应用
ResNet结构