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体内容。以下是一个入门级的实践指南，帮助你快速理解其原理与实现。
🧱 1. 基本概念
图像分类依赖深度学习模型（如CNN）来提取特征并进行预测。
- 输入：图像数据（如JPEG/PNG格式）
- 输出：类别标签（如“猫”、“狗”、“汽车”）
- 关键步骤：数据预处理 → 模型训练 → 推理部署
🛠️ 2. 实践工具推荐
| 工具 | 功能 | 适用场景 |
|---|---|---|
| TensorFlow | 构建和训练模型 | 初学者友好 |
| PyTorch | 动态计算图 | 研究与实验 |
| Keras | 高层API | 快速原型开发 |
🔄 3. 典型流程示例
- 数据准备：使用CIFAR-10等公开数据集
- 模型搭建：定义卷积层、池化层和全连接层
- 训练模型：通过反向传播优化参数
- 评估与部署：使用测试集验证准确率，导出模型文件
📚 4. 扩展学习
✅ 5. 小贴士
- 使用GPU加速训练过程（如NVIDIA CUDA支持）
- 定期保存模型权重以防过拟合
- 可通过迁移学习复用预训练模型（如ResNet、VGG）
本教程由ULLRAI提供，欢迎访问其他技术专题！