图像分类

图像分类的工作原理

这一过程通常涉及在一个大型标注图像数据集上训练一个模型，通常是一种名为卷积神经网络（CNN）的专门神经网络。著名的数据集（如ImageNet）包含数以百万计的图像，被分为数千个类别。在训练过程中，模型学会识别区分不同类别的模式和特征，如纹理、形状和颜色分布。像 PyTorch和 TensorFlow等框架提供了构建和训练这些模型的工具。您可以探索各种Ultralytics 分类数据集，启动自己的项目。我们的目标是让训练好的模型准确预测未见过的新图像的类别标签。要深入了解技术，斯坦福 CS231n 课程等资源提供了有关 CNN 的全面资料。

与其他任务的主要区别

图像分类的重点是为整个图像分配一个标签。这使其有别于其他常见的 CV 任务：

• 物体检测：识别图像中的多个物体，并使用边界框定位每个物体。它能回答 "图像中有哪些物体，它们在哪里？
• 实例分割：在物体检测的基础上更进一步，准确勾勒出每个不同物体实例的像素边界。
• 语义分割：将图像中的每个像素归入一组预定义的类别（如 "天空"、"道路"、"汽车"），但不区分同一类别中的各个实例。

了解这些差异对于针对特定问题选择合适的技术至关重要。

实际应用

图像分类因其相对简单和有效而被广泛应用于各个领域：

• 医学图像分析：对 X 射线或核磁共振成像等医学扫描图像进行分类，以帮助诊断病情。例如，可以训练模型，根据是否存在肿瘤对图像进行分类，如使用 YOLOv11 进行肿瘤检测。更多信息，请访问人工智能在医疗保健解决方案中的应用。
• 农业技术：识别作物类型、从叶片图像中检测植物病害或根据质量对农产品进行分类。进一步了解计算机视觉在农业中的应用。
• 零售和电子商务：自动对在线目录中的产品进行分类，或启用可视化搜索功能，让用户可以使用图像查找产品。
• 内容管理：自动识别并标记网站和社交媒体平台上不恰当或有害的图片。
• 野生动物保护：对相机陷阱捕获的动物物种进行分类，以监测种群数量和生物多样性。

利用Ultralytics进行图像分类

Ultralytics YOLO 模型在物体检测方面享有盛誉，在图像分类任务方面也同样出色。使用Ultralytics Python 软件包或无代码Ultralytics HUB平台，可以轻松地对Ultralytics YOLOv11等现代架构进行分类训练。这些工具提供了全面的资源，包括模型训练技巧和清晰的文档，如如何使用Ultralytics YOLOv11 进行图像分类的指南。在实践中，可以考虑探索PyTorch 分类教程或参加Kaggle 图像分类竞赛。通过Papers With Code 等资源了解最新研究进展。