图像识别是人工智能（AI）和计算机视觉（CV）的一个重要方面，能够识别图像中的物体、地点、人物和动作并对其进行分类。利用机器学习（ML）技术，特别是卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，图像识别技术取得了长足的进步，成为各行各业的重要工具。
从本质上讲，图像识别涉及分析图像中的模式以识别特定实体。这一过程通常从特征提取开始，系统会识别图像中的关键属性或元素，如边缘、颜色或纹理。然后，利用这些特征将图像归入许多预定义的类别之一。图像识别技术的成功在很大程度上要归功于ImageNet 这样的大型注释数据集，它为模型提供了学习基础。
图像识别是机器学习和计算机视觉任务大类下的标准方法之一，有别于物体检测或图像分类等相关概念。图像分类是为图像指定一个标签，而物体检测则是利用边界框等技术在图像中定位和标记多个物体。
在医疗保健领域，图像识别起着举足轻重的作用。使用图像识别的系统可以分析 X 射线或核磁共振成像等医学图像，以进行异常检测和诊断。人工智能解决方案，例如 Ultralytics YOLO等人工智能解决方案可提高识别潜在健康问题的精度和速度，从而加快治疗决策的制定。如需进一步了解，请参阅人工智能如何改变放射学。
图像识别对自动驾驶汽车也至关重要。它使自动驾驶汽车能够解读周围环境，识别交通信号、其他车辆和行人等物体。这种能力可确保在复杂环境中安全高效地导航。了解有关自动驾驶中的视觉人工智能的更多信息。
先进的模型通常采用 CNN 这样的架构，驱动着现代图像识别系统。这些模型具有多个层，可通过各种滤波器和变换来处理输入图像，使其能够识别复杂的模式。有关 CNN 的更多信息，请参阅我们的卷积神经网络指南。
物体检测：物体检测与识别图像中的物体虽有关联，但并不局限于此。它还能确定物体的空间位置。了解更多关于物体检测的信息。
图像分割：另一项相关任务是将图像分割成具有相似属性的片段或区域。了解有关图像分割的更多信息。
图像识别对多个行业的影响凸显了人工智能的变革潜力。随着技术的进步，图像识别与日常流程的整合可能会继续增长，为创新和效率提供新的机遇。通过Ultralytics HUB 进行无缝部署和模型训练，了解更多有关人工智能未来潜力的信息。
