图像识别是计算机视觉领域的核心技术，通过算法让机器具备理解视觉信息的能力。以下为入门必备知识：

📚 核心概念

  • 特征提取：使用CNN等模型提取图像关键特征
  • 分类模型：如ResNet、YOLO等预训练网络
  • 数据增强：通过旋转/翻转/裁剪提升模型泛化能力
  • 迁移学习：利用已有模型加速训练过程

🔍 应用场景

  1. 人脸识别 - 用于安防/支付验证
  2. 物体检测 - 自动驾驶中的交通标志识别
  3. 医学影像 - 辅助诊断肺部CT异常
  4. 工业质检 - 自动检测产品缺陷

📌 学习路径

  1. 先掌握计算机视觉基础
  2. 学习Python图像处理库（如OpenCV）
  3. 实践深度学习入门课程
  4. 尝试使用TensorFlow/PyTorch框架搭建模型
图像识别应用

🧠 进阶技巧

  • 使用注意力机制提升模型表现
  • 探索GAN生成对抗网络进行数据合成
  • 学习模型评估指标（准确率/召回率/F1值）
  • 研究边缘计算在实时识别中的应用
深度学习模型