图像分类入门指南 📊

图像分类是机器学习领域的重要应用，广泛用于物体识别、场景分析等场景。以下是关键知识点与学习路径推荐：

🧠 基础概念

• 定义：通过算法识别图像内容并分配标签，如“猫”“狗”“汽车”等
• 技术核心：
  • 卷积神经网络（CNN）
  • 激活函数（ReLU/Sigmoid）
  • 数据增强（翻转、旋转、裁剪）
• 经典数据集：
  • MNIST（手写数字）
  • CIFAR-10（小图片分类）
  • ImageNet（大规模图像集）

🛠️ 实战案例

1. 入门项目：使用TensorFlow/Keras实现MNIST分类

   # 示例代码片段
   model = tf.keras.Sequential([
       tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
       tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2),
       tf.keras.layers.Flatten(),
       tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
       tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
   ])
   

2. 进阶项目：基于PyTorch的ResNet模型训练
   • 推荐参考：深度学习模型详解

📚 学习资源

• 书籍：《深度学习（花书）》第6章
• 在线课程：Coursera上的《Image Recognition with CNNs》
• 工具链：
  • TensorBoard可视化教程
  • OpenCV图像处理库

📷 拓展理解

通过实践项目与理论结合，可快速掌握图像分类的核心技术！