图像分类是计算机视觉的核心任务之一，通过训练模型识别图片中的物体或场景。以下是入门指南：
1. 基本流程
- 数据准备：收集标注好的图片数据集（如CIFAR-10）
- 模型选择：常用架构包括CNN、ResNet、EfficientNet等
- 训练优化：使用数据增强（如旋转/翻转）提升泛化能力
- 评估部署：通过准确率指标验证模型，部署到生产环境
2. 工具推荐
| 工具 | 用途 | 示例 |
|---|---|---|
| TensorFlow | 深度学习框架 | 入门指南 |
| PyTorch | 灵活的模型调试 | 实战案例 |
| Keras | 快速原型开发 | 图像分类教程 |
3. 扩展学习
如需深入理解迁移学习技术，可参考：迁移学习进阶教程