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图像分类简介
图像分类是计算机视觉领域中的一个核心问题，它涉及到将图像数据分配到一个或多个预定义类别中的过程。这项技术的目标是让机器模拟人类能够自动识别并分类图像内容。近年来，随着深度学习的发展，尤其是卷积神经网络(CNNs)的应用，图像分类的准确率得到了显著提升。CNNs可以自动地从原始图像中学习和提取分层的特征表示，而无需手工设计特征。这使得它们在许多复杂的图像分类任务上超越了传统方法，最近，又将用于自然语言处理的Transformer架构应用于计算机视觉任务。
图像分类的应用场景
总体来说，图像分类在很多领域展现出巨大潜力，如常见的：
- 医疗影像诊断：利用图像分类技术可以辅助医生对X光、CT、MRI等医学影像进行分析，识别疾病特征，比如肿瘤、骨折等，提高诊断的准确性和效率；
- 安防监控：在视频监控系统中，图像分类可用于识别人物、车辆等对象的行为模式，如入侵检测、异常行为分析等，增强公共安全防范能力；
- 零售行业：例如无人商店中的商品自动识别，顾客只需将商品放在扫描区，系统就能自动识别商品种类和数量，加速结账流程。
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学习内容
图像分类评价指标
深度学习图像分类–Pytorch篇
本章节将按深度学习模型提出的大概时间线，系统的学习主流的神经网络模型的结构、改进和创新，最后使用Pytorch框架完成模型的搭建。
AlexNet模型算法详解
VggNet模型算法详解
GoogLeNet(InceptionV1)模型算法详解
GoogLeNet(InceptionV2)模型算法详解
GoogLeNet(InceptionV3)模型算法详解
GoogLeNet(InceptionV4)模型算法详解
Inception-ResNet模型算法详解
ResNet模型算法详解
DenseNet模型算法详解
ResNeXt模型算法详解
MobileNets_V1模型算法详解
MobileNets_V2模型算法详解
MobileNets_V3模型算法详解
ShuffleNet_V1模型算法详解
ShuffleNet_V2模型算法详解
EfficientNet_V1模型算法详解
VisionTransformer模型算法详解
这里博主只提供了图像分类网络模型的代码，并没有涉及具体的训练、验证以及测试的代码，后续会在其他章节补充。