📌 什么是图像分类？
图像分类是计算机视觉领域的重要任务，旨在通过算法识别图像内容并分配到预定义的类别中。常见应用场景包括：
- 医疗影像诊断（如X光片分析）
- 自动驾驶中的交通标志识别
- 电商平台的商品自动标注
- 社交媒体的图片内容过滤
🧠 核心技术实现
卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络结构
通过多层卷积核提取图像特征，是图像分类的主流方法迁移学习
迁移学习示意图
借助预训练模型（如ResNet、EfficientNet）加速训练过程数据增强
数据增强技术
通过旋转、翻转、裁剪等操作提升模型泛化能力
📚 实践案例展示
医疗影像分析
- 系统准确率可达98%以上
- 支持肺部CT、皮肤癌检测等场景
- 查看完整案例教程
自动驾驶应用
- 实时识别交通标志/行人/车辆
- 需要处理复杂光照和天气条件
- 探索相关技术文档
工业质检系统
- 检测产品表面缺陷（如裂纹、污渍）
- 支持高精度小目标识别
- 获取项目源码
📈 技术演进路线
| 时期 | 代表模型 | 准确率 | 特点 |
|---|---|---|---|
| 2012 | AlexNet | 84.7% | 首次突破ImageNet竞赛 |
| 2016 | ResNet | 99.6% | 引入残差连接 |
| 2021 | Vision Transformer | 99.8% | 基于Transformer架构 |