图像分类项目：使用Python进行图像识别实践 🐍🖼️

项目简介

图像分类是计算机视觉领域的核心任务之一，通过深度学习模型可以识别图片中的物体、场景或人脸。本项目将带你使用Python实现一个基础的图像分类系统，适合初学者入门。

技术栈

• 编程语言: Python 🐍
• 框架: TensorFlow/Keras 🤖
• 数据集: CIFAR-10 📁
• 工具: Jupyter Notebook 📝

实现步骤

1. 数据准备

   • 加载CIFAR-10数据集（包含10种常见物体的60,000张32x32彩色图像）
   • 数据增强：使用ImageDataGenerator进行旋转、缩放等预处理
   

2. 模型构建

   • 构建卷积神经网络（CNN）模型
   • 添加全连接层进行分类
   • 使用ReLU激活函数和Dropout防止过拟合
   

3. 训练与评估

   • 使用GPU加速训练过程
   • 监控训练损失和准确率
   • 测试模型在未知数据上的表现
   

扩展学习

• 想了解更复杂的模型结构？可参考 /community/tech/courses/python/project-deep-learning
• 想尝试其他图像任务？可查看 /community/tech/courses/python/project-object-detection

注意事项

⚠️ 请确保训练数据来源合法，避免涉及敏感或违规内容
💡 可尝试更换数据集（如MNIST、ImageNet）或优化模型参数提升效果

图像分类技术广泛应用于医疗影像分析、自动驾驶等领域，但需注意数据隐私与伦理问题。