项目概述
本项目聚焦于使用深度学习技术实现图像识别功能，涵盖以下核心内容：
- 目标：通过卷积神经网络（CNN）识别图像中的物体/场景
- 数据集：使用ImageNet等公开数据集
- 框架：支持TensorFlow/PyTorch实现方案
技术实现
模型架构
CNN网络结构
采用多层卷积+池化+全连接的经典结构，适合处理图像特征提取训练流程
- 数据预处理：图像标准化、数据增强
- 模型训练：使用交叉熵损失函数与Adam优化器
- 验证测试：通过混淆矩阵评估模型性能
部署方案
支持TensorFlow Serving与ONNX格式转换，可部署到边缘设备
应用场景
- 人脸识别 人脸识别
- 医学影像分析 医学影像
- 自动驾驶目标检测 自动驾驶
扩展阅读
如需了解更详细的实现步骤，可参考图像分类实战教程获取代码示例与实验数据