📚 图像数据集实践教程

🧠 什么是图像数据集？

图像数据集是机器学习和计算机视觉任务中用于训练和测试模型的图像集合。常见类型包括：

• MNIST（手写数字识别）
• CIFAR-10（小型图像识别）
• ImageNet（大规模图像分类）
• 自定义数据集（如宠物图像、医学影像等）

💡 提示：数据集质量直接影响模型效果，建议使用标注清晰、多样性高的数据。

🛠 实践步骤指南

1. 数据收集

   • 从公开数据集（如图像处理基础教程）下载数据
   • 使用爬虫工具抓取网络图片（需注意版权问题）
   • 拍摄或标注自有图片

2. 数据预处理

   • 图像尺寸统一：resize(224, 224)
   • 归一化处理：normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
   • 数据增强：旋转、翻转、裁剪等操作
   

3. 模型训练

   • 使用卷积神经网络（CNN）架构
   • 选择合适框架：TensorFlow/PyTorch
   • 设置训练参数：学习率、批次大小、epoch数量
   

4. 模型评估与优化

   • 计算准确率、F1分数等指标
   • 可视化混淆矩阵
   • 调整超参数提升性能
   

📚 推荐学习路径

• 图像处理基础教程 → 了解核心概念
• 深度学习框架入门 → 掌握TensorFlow/PyTorch使用
• 数据增强技术详解 → 深入实践技巧

🎯 目标：通过系统练习，掌握图像数据集构建与模型训练全流程。
🐶 小贴士：实践时可从简单的分类任务开始，逐步挑战复杂场景。