百年孤独百年的博客

图像分类是计算机视觉领域的一项基本任务，旨在根据输入图像将其预测到一个或多个类别中。本文档将详细介绍一些常用的图像分类算法，包括传统方法和深度学习方法。

图像分类是计算机视觉领域中的一个基本问题，它的目标是将图像分为不同的类别。在过去的几十年中，许多传统的机器学习方法已被开发用于图像分类，但随着深度学习技术的发展，深度神经网络已成为最先进的图像分类方法。

传统图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务，其目标是将输入的图像分配给预先定义的类别标签。它在很多实际应用中都有着广泛的应用，比如图像搜索、安防监控、物体识别和医学图像分析等。传统图像分类方法一般分为两个步骤：特征提取和分类器训练。下面对这两个步骤进行详细介绍。传统图像分类方法主要包括特征提取和分类器两个部分。特征提取方法有SIFT、SURF和HOG等，分类器有支持向量机（SVM）、K-近邻（KNN）和决策树（Decision Tree）等。

图像分类是计算机视觉领域的一个基本任务，其目标是将输入的图像分配给某个预定义的类别（即标签）。在本教程中，我们将介绍图像分类的基本概念、背景和意义，以及传统的和基于深度学习的图像分类方法。