图像分类是计算机视觉领域中的一个基本任务，旨在识别和分类图像中的对象。本项目旨在研究和开发高效的图像分类算法，以提高准确性和速度。

项目特点

  • 深度学习：采用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN），以提高分类性能。
  • 数据集：使用大规模数据集进行训练和测试，确保模型的泛化能力。
  • 实时性：优化算法，实现实时图像分类。

技术细节

  1. 数据预处理

    • 图像缩放和裁剪
    • 数据增强
    • 标准化

  2. 模型选择

    • VGG
    • ResNet
    • Inception

  3. 训练与评估

    • 使用交叉熵损失函数
    • 评估指标：准确率、召回率、F1分数

应用场景

  • 安防监控：自动识别监控视频中的异常行为。
  • 医疗影像：辅助医生进行疾病诊断。
  • 工业检测：自动化产品质量检测。

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CNN架构图
图像分类示例
数据增强示例