这是一个关于图像分类项目的示例，旨在帮助初学者和爱好者更好地理解深度学习在图像识别领域的应用。
项目简介
图像分类是计算机视觉领域的一个基本任务，其目标是将图像或视频中的对象划分为预先定义的类别。以下是一个简单的图像分类项目示例：
- 数据集：使用一个包含多个类别的图像数据集，如MNIST、CIFAR-10或ImageNet。
- 模型：使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类。
- 训练：通过大量的图像数据训练模型，使其能够识别和分类新的图像。
实现步骤
- 数据准备：收集和整理数据集，并将其划分为训练集和验证集。
- 模型构建：定义CNN模型架构，包括卷积层、池化层和全连接层。
- 训练模型：使用训练集训练模型，并使用验证集调整模型参数。
- 评估模型：在测试集上评估模型的性能，并根据需要调整模型结构或参数。
资源链接
图片展示
以下是一些用于图像分类的常见模型结构：