图像识别入门教程 📸

图像识别是人工智能领域的重要技术，广泛应用于人脸识别、物体检测、医学影像分析等场景。以下是学习路径和关键知识点：

核心技术概览

• 卷积神经网络 (CNN) 通过卷积层提取图像特征，池化层降低维度，全连接层进行分类
• 深度学习框架
  推荐使用 PyTorch 或 TensorFlow 实现模型
• 数据预处理
  包括图像标准化、数据增强（旋转/翻转）和标注格式转换

应用场景示例

• 医疗领域 用于X光片、CT扫描的病灶自动检测
• 安防监控
  实时人脸识别与异常行为预警系统
• 零售行业
  商品自动识别与库存管理优化

学习资源推荐

1. 图像识别基础理论 - 详细解析数学原理
2. 实战项目代码库 - 含MNIST、CIFAR-10数据集案例
3. 进阶课程 - 涵盖迁移学习与模型优化技巧

📌 提示：建议从经典数据集开始练习，逐步过渡到实际项目开发。遇到技术难题时，可参考社区讨论区获取帮助。