图片旋转方向分类：从零开始构建深度学习模型

引言

在计算机视觉领域，图片方向分类是一项常见的任务，尤其是在文档扫描、图像预处理和 OCR 系统中。本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建一个高效的图片旋转方向分类模型，涵盖数据准备、模型设计、训练过程、超参数调试以及部署等关键步骤。

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1. 整体流程

1.1 数据准备

为了训练一个可靠的旋转方向分类模型，我们需要准备包含 0°、90°、180° 和 270° 四种旋转方向的图片数据集。以下是数据准备的具体步骤：

1. 收集数据 ：从目标场景中采集或下载包含不同旋转方向的图片。
2. 标注数据 ：为每张图片标注其旋转方向（0°、90°、180° 或 270°）。
3. 划分数据集 ：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，确保类别分布均衡。

注意事项

• 数据均衡性 ：确保每个类别的样本数量一致，避免类别不平衡问题。
• 数据增强 ：通过随机裁剪、水平翻转、颜色抖动等方式增加数据多样性，提升模型泛化能力。

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