图像分类入门指南 📊

图像分类是计算机视觉的核心任务之一，旨在通过算法识别图片中的主要对象或场景。以下为实现图像分类的完整教程：

1. 基本概念

图像分类通常依赖卷积神经网络（CNN），其通过多层卷积和池化操作提取图像特征。例如：

• 卷积层：检测边缘、纹理等局部特征
• 池化层：降低数据维度，增强平移不变性
• 全连接层：输出最终分类结果

2. 实现步骤

2.1 数据准备

• 收集带有标签的图像数据集（如CIFAR-10、ImageNet）
• 对数据进行清洗、归一化和增强处理（如旋转、翻转）
• 使用torchvision等工具进行数据加载和预处理

2.2 模型构建

• 选择经典架构：如ResNet、VGG、EfficientNet
• 自定义网络结构时需注意：
  • 使用nn.Conv2d定义卷积层
  • 添加nn.MaxPool2d进行下采样
  • 最终用nn.Linear输出类别数量

2.3 训练与评估

• 使用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）
• 通过torch.optim.Adam优化参数
• 评估指标：准确率（Accuracy）、混淆矩阵

3. 扩展学习

• 深入理解迁移学习：点击查看相关教程
• 探索目标检测与图像分割技术：了解更多

4. 工具推荐

• 框架：PyTorch / TensorFlow
• 数据增强库：Albumentations
• 可视化工具：Matplotlib（用于绘制训练曲线）