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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)。

介绍

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。

标注图像

图像分类,2D/3D边界框在一幅图像中处理了多个对象的标注,而图像分类则是将整幅图像与一个标签联系起来的过程。图像分类的一个简单例子就是给动物种类注明标签。标注师会得到动物图像,其任务就是基于物种对图像进行分类。

将这类已标注图像的数据导入计算机视觉模型能让模型理解每一类动物特有的可视化特征。理论上来说,模型随之能够对未标注的新动物图像进行较准确的物种分类。




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