图像分类是计算机视觉和人工智能领域的一项基本任务，其目标是根据图像的视觉内容为图像分配标签或类别。这一过程包括使用算法分析图像中的像素数据，以识别和分类其中的物体、场景或活动。
由于机器学习（ML）和深度学习（DL）技术的进步，图像分类已变得非常流行。卷积神经网络（CNN）在这一领域尤为有效，显著提高了准确性和效率。它们通过自动识别图像中的模式和特征来工作，因此非常适合分类任务。
图像分类只侧重于为图像指定一个标签，而图像识别和物体检测等相关概念则有不同的目的。图像识别可以包括多种任务，例如验证图像中的个人（类似于面部识别），而物体检测则是识别图像中的单个物体并对其进行分类，通常涉及在检测到的物体周围创建边界框。
图像分类是现实世界中各种应用不可或缺的一部分：
医疗保健：用于医学成像，对 X 射线、核磁共振成像或 CT 扫描中的疾病进行分类，帮助诊断和制定治疗计划。探索人工智能在医疗保健领域的应用，了解更多详情。
农业：帮助植物物种分类、检测作物病害、监测农业健康状况，为精准农业做出贡献。深入了解人工智能在农业中的应用。
零售：通过对产品进行组织和分类，实现先进的可视化搜索功能，提升客户体验。了解人工智能在零售业中的应用。
研究人员利用图像分类技术，通过相机陷阱识别和监测自然栖息地中的物种。这为野生动物保护工作提供了准确的动物数量和活动数据。了解更多有关人工智能在野生动物保护中的应用及其影响的信息。
图像分类可帮助城市规划者分析卫星图像，对土地利用进行分类，并检测城市扩张的变化，这有助于基础设施开发和环境监测。进一步了解城市规划中的人工智能。
大多数现代图像分类系统都利用了 CNN，因为 CNN 能够通过分层处理图像等高维数据。CNN 的每一层都能提取不同的特征，从简单的边缘到复杂的纹理，最终实现精确分类。
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图像分类是计算机视觉领域不断扩大的一个重要组成部分，其应用遍及众多行业。其提供洞察力和自动化流程的能力正在改变当代的技术格局。对于那些寻求开发或完善分类模型的人来说，通过探索平台、数据集和工具 Ultralytics可以提供充足的资源和支持。
