深度学习中的迁移学习：使用预训练模型进行图像分类

深度学习中的迁移学习：使用预训练模型进行图像分类

介绍

迁移学习是一种机器学习方法，其中一个模型在某个任务上进行预训练，并将该知识转移到新的但相关的任务中。深度学习中的迁移学习常用于图像分类，通过利用预训练模型（例如 VGG、ResNet、Inception 等）显著减少新任务所需的训练时间和计算资源。

应用使用场景

• 医学影像诊断：利用预训练模型快速适应不同类型的医学图像，如X射线图像、CT扫描。
• 自动驾驶：识别车辆、行人、交通标志等不同类别的物体。
• 安防监控：提高实时视频监控系统的对象检测能力。
• 农业：通过识别作物病害改进农作物管理。

要实现这些应用，您可以使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）以及预训练的模型（如ResNet、YOLO、EfficientDet等）。以下是每个应用的简单代码示例。

医学影像诊断

用于X射线图像分类的简单代码示例，可以使用torchvision.models中的预训练模型，如ResN