图像分类教程 📸

图像分类是计算机视觉领域的重要任务，通过算法识别图像中的主体并分配类别标签。以下是核心知识点：

1. 技术概述 🧠

• 基础概念：将输入图像映射到预定义类别（如猫、狗、汽车）
• 主流方法：
  • 传统机器学习（如SVM + HOG特征）
  • 深度学习（CNN卷积神经网络）
• 性能指标：准确率、召回率、F1分数

2. 实现步骤 🧰

1. 数据准备：使用标注数据集（如ImageNet）
2. 模型构建：搭建卷积神经网络架构
3. 训练优化：通过反向传播调整参数
4. 预测应用：对新图像进行分类推断

3. 实际应用案例 🌍

• 医疗影像分析（如肺部X光分类）
• 自动驾驶（交通标志识别）
• 工业质检（缺陷检测）

如需深入了解深度学习原理，请访问 深度学习教程 🚀
想要查看具体代码示例，请参考 图像分类实战 📜