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🧠 图像分类项目架构概述

图像分类是计算机视觉领域的核心任务之一，其架构通常包含以下几个关键模块：

1. 数据预处理

   • 图像标准化（调整尺寸、归一化像素值）
   • 数据增强（旋转、翻转、裁剪等操作）
   • 标签编码与数据集划分（训练集/验证集/测试集）
   

2. 模型结构

   • 常见架构：CNN（卷积神经网络）、ResNet、EfficientNet 等
   • 网络层次：卷积层 → 激活函数 → 池化层 → 全连接层
   • 注意：模型复杂度与准确率需平衡
   

3. 训练流程

   • 损失函数选择（如交叉熵损失）
   • 优化器配置（Adam、SGD 等）
   • 学习率调度与早停机制
   

4. 部署方案

   • 模型导出（ONNX、TensorFlow SavedModel）
   • 推理加速（使用GPU/TPU）
   • 服务化（Flask/Django API 接口）
   

📌 扩展阅读

• 如需了解图像分类的实战案例，可访问 /zh/project/image-classification/tutorials
• 想探索更高级的模型优化技巧？点击 /zh/project/image-classification/optimization

💡 提示：架构设计需根据具体需求灵活调整，欢迎在评论区分享你的见解！