图像分类是计算机视觉中的一项核心任务，算法根据图像的视觉内容为其分配标签。例如，一个模型可能会分析一张照片并判断它包含的是“猫”还是“狗”。此过程涉及训练一个系统，使其能够识别像素数据中的模式，如形状、纹理或颜色，并将它们映射到预定义的类别。目标是自动化对图像中物体、场景或特征的识别，减少手动分析的需求。应用范围从简单的二分类任务（例如，用于图像审核的“垃圾邮件 vs. 非垃圾邮件”）到复杂的多分类问题，如识别野生动物摄影中的数百种动物物种。
从技术上讲，图像分类依赖于机器学习模型，其中卷积神经网络（CNN）是最常见的方法。CNN 通过多个层处理图像，这些层检测边缘、纹理和更高级的特征。例如，第一层可能识别简单的模式，如线条，而更深的层将这些模式组合起来识别更复杂的结构，如面部或轮子。训练过程包括将带标签的图像输入模型，并调整其参数以最小化预测误差。PyTorch 或 TensorFlow 等工具通过提供预构建的层和优化函数来简化 CNN 的实现。一个实际例子是在 ImageNet 数据集上使用预训练的 ResNet 模型，然后可以将其微调用于特定任务，例如将医学 X 光片分类为“正常”或“异常”类别。
尽管图像分类很有用，但它也面临挑战。光照、角度或遮挡的变化会降低准确性——例如，一只部分藏在沙发后面的猫可能会让一个用无遮挡图像训练的模型感到困惑。数据质量至关重要：用有偏差或小数据集（例如，只有白天照片）训练的模型在实际场景中可能会失效。开发者通常会使用数据增强（旋转或翻转图像以创建合成变化）或迁移学习（将预训练模型适应于有限数据的新任务）等技术来解决这个问题。虽然图像分类是一个基础工具，但它通常是更大系统的一个组成部分，例如将其与物体检测结合使用，以定位和标记场景中的多个项目。理解其优势和局限性有助于将其有效集成到自动质量检查或内容过滤等应用中。