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图像分类是给输入图像分配标签的任务,分类可以是任意的目标,可能是物体,也可能是一些属性或者场景。这一点同物体检测存在差异,检测侧重于物体的搜索,且其目标必须有固定的形状和轮廓。图像分类是教模型以识别给定图像上的内容的CV任务。例如,可以训练模型来区分公共空间中的各种物体(可用于自驾车)。

图像分类,一张图像中是否包含某种物体,对图像进行特征描述是物体分类的主要研究内容。一般说来,物体分类算法通过手工特征或者特征学习方法对整个图像进行全局描述,然后使用分类器判断是否存在某类物体。

图像分类问题就是给输入图像分配标签的任务,这是计算机视觉的核心问题之一。这个过程往往与机器学习和深度学习不可分割。




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