欢迎来到 TensorFlow 图像识别学习专区！以下内容将帮助你快速入门并掌握使用 TensorFlow 进行图像分类、目标检测等任务的核心技术。

📘 核心内容概览

  • 入门指南
    点击查看 TensorFlow 图像处理基础教程

    卷积神经网络

  • 实战案例
    使用 tf.keras 构建手写数字识别模型（MNIST）

    图像分类
    *👉 [扩展阅读：迁移学习与图像识别](/tensorflow_docs/tutorials/images/transfer_learning)*

  • 高级技巧

    • 数据增强技术
    • 使用 tf.data 进行高效数据加载
    • 模型优化与部署
    迁移学习

📚 推荐学习路径

  1. 先掌握 TensorFlow 基础概念
  2. 然后学习 图像识别经典模型
  3. 最后探索 实时图像处理项目

🧠 技术要点

模块 说明 示例
卷积层 提取图像特征 tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu')
池化层 降低空间维度 tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2)
激活函数 非线性变换 ReLU, Sigmoid, Softmax

🤖 小贴士

图像识别