📷 图像识别项目介绍

欢迎访问「图像识别项目」页面！这是一个专注于计算机视觉技术的实践案例，旨在通过深度学习模型实现高效的图像分类与目标检测功能。以下是项目的核心内容：

🧠 项目概述

图像识别技术已广泛应用于人脸识别、医疗影像分析、自动驾驶等领域。本项目基于卷积神经网络（CNN）构建，使用主流框架 PyTorch 完成模型训练与优化。

🛠 技术栈

• 模型架构：ResNet-50 + Faster R-CNN
• 开发语言：Python（3.8+）
• 工具依赖：TensorBoard（可视化训练过程）
• 数据集：COCO 数据集（目标检测） / ImageNet（分类任务）

📈 应用场景

1. 安防监控：实时识别可疑行为
2. 零售行业：商品自动分类与库存管理
3. 农业检测：病虫害识别系统
4. 医疗辅助：X光片异常检测

🌐 相关资源

如需深入了解图像识别技术，可访问我们的计算机视觉专题项目获取更多实践案例。
或查看深度学习基础教程了解核心原理。

📌 提示：本项目代码已开源，欢迎在GitHub仓库中提出改进意见！