邊緣計算與智能視覺應用 課件 4.4 圖像分類技術

邊緣計算與智能視覺應用4.4圖像分類技術講課人：XXX時間：20XX年12月30日延時符AboutUs目錄定義與概述01主流算法02挑戰(zhàn)與發(fā)展03定義與概述01圖像分類的基本原理是通過對圖像的特征進行提取，并將這些特征與預先訓練好的模型進行比較，從而判斷圖像所屬的類別。常用的特征提取方法包括傳統(tǒng)的手工設計特征和深度學習方法。傳統(tǒng)的手工設計特征通常包括顏色特征、紋理特征和形狀特征等，但這些方法在處理復雜的圖像時往往效果不佳。而深度學習方法通過構建深度神經網絡，可以自動地從圖像中學習到更具有判別性的特征。定義與概述定義與概述01傳統(tǒng)的機器學習方法02現(xiàn)代的深度學習方法傳統(tǒng)的機器學習方法主要依賴于手工提取的特征和線性分類器，如支持向量機（SVM）、決策樹等。這些方法在早期圖像分類任務中取得了一定的效果，但受限于手工特征提取的局限性?，F(xiàn)代的深度學習方法特別是卷積神經網絡（CNN）的應用，徹底改變了圖像分類的領域。CNN通過卷積層、池化層和全連接層對圖像進行特征提取和分類，具有強大的特征學習能力和分類性能。經典的CNN架構如AlexNet、VGG、ResNet等在各種圖像分類任務中取得了顯著的成果。主流算法02主流算法letNet模型LetNet，特別是LeNet-5，是一種經典的卷積神經網絡（CNN）架構，由YannLeCun等人在1998年提出。它在深度學習的發(fā)展歷程中占據(jù)了重要地位，被譽為卷積神經網絡的鼻祖，同時也被稱為卷積神經網絡的“HelloWorld”。VGGNetVGGNet（VisualGeometryGroupNetwork）是一種深度卷積神經網絡，由牛津大學計算機視覺組（VisualGeometryGroup）的研究團隊于2014年提出。它在ImageNet圖像識別挑戰(zhàn)中取得了優(yōu)異的表現(xiàn)，成為了深度學習和計算機視覺領域中的經典模型之一。AlexNet2012年，AlexNet橫空出世。這個模型的名字來源于論文第一作者的姓名AlexKrizhevsky。AlexNet使用了8層卷積神經網絡。GoogLeNetGoogLeNet，，是由Google的研究人員設計的一種深度卷積神經網絡（CNN）主要設計目標是在不顯著增加計算成本的前提下，提高網絡的深度和寬度，從而提高模型的準確率。MoblieNetV3MobileNetV3是Google在2019年推出的一種高效、輕量級的卷積神經網絡模型，專為移動設備和嵌入式系統(tǒng)設計。挑戰(zhàn)與發(fā)展03挑戰(zhàn)與發(fā)展挑戰(zhàn)發(fā)展圖像數(shù)據(jù)具有高維性，這增加了模型的訓練和優(yōu)化難度。在實際應用中，獲取高質量的標簽數(shù)據(jù)往往非常困難。圖像分類任務需要處理大量的數(shù)據(jù)和計算，這使得模型的訓練和優(yōu)化變得非常耗時和耗能。如何選擇合適的模型結構是一個重要的問題。圖像分類算法的優(yōu)化是一個持續(xù)的過程。圖像分類任務中，由于數(shù)據(jù)的多樣性和復雜性，算法的泛化能力往往受到限制。由于模型的復雜性和數(shù)據(jù)的高維性，計算效率往往受到限制。如何提高模型的魯棒性，使其能夠在不同環(huán)境下保持穩(wěn)定的分類效果是一個重要的問題。圖像分類技術面臨著數(shù)據(jù)、模型、算法、計算資源和實際應用等多方面的問題與挑戰(zhàn)。