4、图像分类：基于卷积神经网络的肺部X光图像分类实践

图像分类：基于卷积神经网络的肺部X光图像分类实践

一、图像分类基础

图像分类是计算机视觉领域的基础且强大的概念。当我们需要通过名称识别一个对象时，就涉及到分类过程。例如，判断手机中的图像是山脉还是海洋，是鸟类还是犬类等。计算机视觉模型进行分类的步骤如下：
1. 检测边缘 ：识别图像中不同区域的边界。
2. 检测梯度 ：确定图像中灰度变化的方向和速率。
3. 识别纹理 ：分析图像中的纹理特征，如平滑、粗糙等。
4. 识别模式 ：找出图像中的特定模式或规律。
5. 形成对象部分 ：将识别出的特征组合成对象的各个部分。

模型通过结构化的知识提取机制，将名称与图像中的特定对象关联起来，并为决策过程重新生成输入。

二、问题定义

我们的目标是使用计算机视觉建模技术，对肺部X光图像进行分类，判断肺部是否患有肺炎。由于这是一个医疗保健问题，最好让模型进行过度预测，以确保尽可能准确地诊断出所有可能的感染病例，避免因微小误差将感染的肺部误分类为健康。在预测时，我们应追求最高的准确率，尽可能接近100%的召回率，同时保持较高的精确率。通常可以使用Softmax logits来确定预测结果，而不是直接使用Softmax函数来决定类别，这需要根据数据经验和模型行为来做出关键决策。

在图像分类问题中，一个主要的挑战是缺乏合适标注的数据。不过，卷积神经网络在图像分类中的应用有助于解决多个下游任务。在一些数据上训练的模型可以用于微调