图像分类

图像分类是计算机视觉领域的一项基本任务，它涉及为整幅图像指定一个标签或类别。通过这一过程，机器可以识别图像中描述的主要对象或场景并对其进行分类，从而在各行各业实现广泛的应用。图像分类模型经过训练，能够识别图像中的模式和特征，从而能够根据所学知识对未见过的新图像进行准确分类。

图像分类的关键概念

图像分类依赖于机器学习和深度学习的几个关键概念。图像分类的核心通常是训练卷积神经网络（CNN），这是一种特别适合图像数据的神经网络。卷积神经网络可以通过层层滤波器自动学习图像的分层表示，从而检测出越来越复杂的模式。在训练过程中，模型会收到大量标注图像的数据集，然后调整内部参数，使预测标签与真实标签之间的差异最小化。这一过程通常涉及数据增强等技术，通过对现有图像进行旋转、翻转和裁剪等变换，人为地增加训练数据集的大小。

图像分类与物体检测

虽然图像分类和物体检测都是至关重要的计算机视觉任务，但它们的目的却各不相同。图像分类为整幅图像指定一个标签，以识别主要对象或场景。例如，图像分类模型可能会将图像标记为 "猫"、"狗 "或 "汽车"。相比之下，物体检测不仅能识别图像中是否存在多个物体，还能使用边界框对其进行定位。物体检测模型可能会识别和定位图像中的多个物体，如猫、狗和汽车，每个物体都有自己的边界框。Ultralytics YOLO 模型能够同时执行图像分类和物体检测任务，为各种计算机视觉应用提供多功能解决方案。您可以在《物体检测和Ultralytics YOLO 模型的演变》中了解有关这些模型演变的更多信息。

图像分类的实际应用

图像分类在各行各业都有大量实际应用：

• 医疗保健：在医疗领域，图像分类可用于分析 X 光、CT 扫描和 MRI 扫描等医学图像，以协助诊断疾病。例如，可以训练一个模型，将皮肤病变图像分类为良性或恶性，从而帮助早期癌症检测。了解有关人工智能在医疗保健领域应用的更多信息。
• 农业：图像分类可帮助监测作物健康状况、检测植物病害并对不同类型的作物进行分类。例如，模型可以分析植物叶片的图像，识别疾病或营养缺乏的迹象，以便及时干预。探索人工智能在农业中的应用。
• 零售：在零售业，图像分类可用于产品识别，帮助实现库存管理自动化并提高结账流程的效率。例如，系统可以对货架上的产品图像进行分类，以实时跟踪库存水平。进一步了解零售业如何使用人工智能。
• 野生动物监测：图像分类可用于从相机捕捉到的图像中识别和分类不同的动物物种，从而为野生动物保护工作提供帮助。例如，一个模型可以自动对动物图像进行分类，以跟踪种群数量和监测濒危物种。探索人工智能在野生动物保护中的应用。

训练和部署图像分类模型

图像分类模型的训练涉及多个步骤，包括数据收集、预处理、模型训练和评估。高质量的标注数据集对于训练精确的模型至关重要。模型训练完成后，可使用各种平台和工具进行部署。Ultralytics HUB 为训练和部署模型（包括图像分类模型）提供了一个用户友好的平台。 Ultralytics YOLO模型，包括图像分类模型。Ultralytics HUB 简化了这一过程，使用户能够轻松管理数据集、训练模型并将其部署到实际应用中。关于如何使用Ultralytics YOLO11 进行图像分类，您可以在本使用YOLO11 进行图像分类的指南中了解更多信息。此外，您还可以在本图像分类介绍中了解图像分类的基本原理及其应用。

相关概念

图像识别：一个更广泛的术语，包括图像分类和物体检测，涉及识别和理解图像中的物体和场景。了解有关图像识别的更多信息。

图像分割：将图像分割成多个片段或区域，每个片段或区域代表不同的对象或对象的一部分。图像分类为整个图像指定一个标签，而图像分割则不同，它通过对图像中的每个像素进行分类，提供更详细的分析。了解有关图像分割的更多信息。