图像分类和图像识别的区别

图像分类是一种计算机视觉任务，旨在将图像分配给一组预定义类别。 这些类别可以是广泛的，例如动物、车辆或场景，或者特定于某个应用程序，例如医学图像中的疾病分类。
图像分类的特点：
离散类别：图像分配给特定的、互斥的类别。
封闭集合：类别的集合是有限的且预定义的。
目标：将图像分配给最有可能的类别。
应用：图像组织、搜索、社交媒体和医疗诊断。
图像识别
图像识别是一种更高级的计算机视觉任务，它不仅涉及将图像分配给类别，还涉及识别图像中的特定对象或区域。 图像识别系统可以检测、定位和识别图像中的各种实体。
图像识别的特点：
连续对象：图像中识别的对象不是离散类别，而是连续的实体。
开放集合：可以识别的对象的集合是无限的且不断增长的。
目标：识别图像中所有相关对象的位置和属性。
应用：对象检测、跟踪、自动驾驶和面部识别。
图像分类与图像識别的区别
虽然图像分类和图像识别都是计算机视觉任务，但它们有几个关键区别：
目标：图像分类的目标是将图像分配给类别，而图像识别的目标是识别图像中的对象。
类别：图像分类处理离散类别，而图像识别处理连续对象。
集合：图像分类的类别集合是封闭的，而图像识别的对象集合是开放的。
应用：图像分类更适合于图像组织和搜索等任务，而图像识别更适合于对象检测和跟踪等任务。
结论
图像分类和图像识别都是重要的计算机视觉技术，具有不同的目标、功能和应用。 图像分类是将图像分配给类别的基础，而图像识别则是识别图像中对象的高级任务。 这些技术对于各种现实世界应用至关重要，并继续在人工智能和机器学习领域中快速演进。