什么是图像分类？

图像分类是深度学习领域最常见的任务之一，目标是通过算法识别图像内容并分配到预定义的类别中。例如，识别一张图片中的物体是猫、狗还是汽车。

基础概念

  • 输入：图片像素数据（如RGB值）
  • 输出：类别标签（如cat、dog）
  • 常用模型：ResNet、VGG、MobileNet等
图像分类

实现步骤 🧱

  1. 数据准备

    • 收集带标签的数据集（如CIFAR-10、ImageNet）
    • 使用torchvision或tensorflow_datasets加载数据
    • 数据增强：旋转、翻转、裁剪（Data_Augmentation关键词）
    数据增强

  2. 模型构建

    • 使用预训练模型（如torchvision.models.resnet18(pretrained=True)）
    • 修改最后的全连接层以适配目标类别
    • 添加损失函数（交叉熵）和优化器（如SGD）

  3. 训练与验证

    • 定义训练循环（训练/验证/测试）
    • 监控准确率与损失曲线（Training_Process关键词）
    • 使用GPU加速训练
    训练过程

  4. 结果评估

    • 计算混淆矩阵与分类报告
    • 可视化特征图（Feature_Map关键词）
    • 保存最佳模型权重
    特征图

代码示例 ✅

import torchvision
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.fc = torch.nn.Linear(512, 10)  # 假设10个类别

扩展学习 📚

常见问题 ❓

  • Q: 如何提高分类准确率？
    A: 增加数据量、使用迁移学习、调整超参数

  • Q: 模型过拟合怎么办？
    A: 添加Dropout层、使用数据增强（Data_Enhancement关键词）

数据增强