深度学习与计算机视觉系列: 图像分类与KNN

图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务，它旨在将输入的图像分为不同的预定义类别。近年来，深度学习方法在图像分类任务上取得了显著的进展。本文将介绍图像分类以及一种经典的机器学习算法——K最近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN），并展示如何使用KNN进行图像分类。

1. 图像分类简介
   图像分类是指根据图像的视觉特征将其分为不同的类别。传统的图像分类方法主要依赖于手工设计的特征提取器和机器学习算法，例如支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）、决策树（Decision Tree）等。然而，这些方法通常需要大量的人工参与和专业知识，并且在复杂的图像任务上表现有限。

近年来，深度学习方法的兴起改变了图像分类的面貌。深度学习通过构建深层神经网络，利用大规模的标注数据进行端到端的学习，可以自动地从原始图像数据中学习到高级的特征表示。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习方法中最常用的网络结构之一，已经在图像分类任务上取得了巨大的成功。

2. K最近邻算法简介
   K最近邻算法（KNN）是一种常见的监督学习算法，用于解决分类和回归问题。KNN基于一个简单的假设：相似的样本在特征空间中更接近。对于一个待分类的样本，KNN算法会找到与之最相似的K个已知类别样本，然后根据这K个样本的投票结果来确定待分类样本的类别。

KNN算法的实现非常简单，主要包括以下几个步骤：

• 计算待分类样本与训练样本之间的距离，常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等。
• 选择K个最近的训练样本。
• 统