计算机视觉 图像 分类

3、 计算机视觉研究的方向如下：1、图像分类：图像分类，顾名思义，就是一个模式分类问题，它的目标是将不同的图像，划分到不同的类别，实现最小的分类误差。 2、目标检测：分类任务给出的是整张图片的内容描述，而目标检测任务则关注图片中特定的目标。

4、 一、图像分类 图像分类是计算机视觉领域最基础的任务之一，它的目的是将一张图像分到某个预定义的类别中。 例如，将一张猫的图片分类到“猫”的类别中。 通常，图像分类是指单标签分类，即每张图片只属于一个类别。 图像分类是一个监督学习的过程，它通常由两个阶段组成：训练和测试。

1、 图像分类（Image Classification）：图像分类是指根据图像内容将其归入不同的类别。 这是计算机视觉中最基本的任务之一，涉及到特征提取和模式识别。 深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNNs），在这一领域取得了显著的成果。

2、 图像分类是计算机视觉中最基础的任务,其中可以分为跨物种语义级别的图像分类,子类细粒度图像分类,以及实例级图像分类三大类别。