图像识别

图像识别是计算机视觉的一个广泛领域，它使机器能够识别和解释数字图像或视频中的物体、人物、地点和动作。它是一项基础技术，为无数应用提供支持，从用面部解锁手机到使自动驾驶汽车能够在复杂的环境中导航。图像识别的核心是使用机器学习 (ML)和深度学习 (DL)算法来分析像素并提取有意义的模式，从而模仿人类理解视觉信息的能力。

图像识别与相关任务

图像识别虽然经常被用作通用术语，但它涵盖了几个更具体的任务。重要的是要将其与其子领域区分开来：

• 图像分类: 这是最简单的图像识别形式。它涉及从预定义的类别集中为整个图像分配一个标签。例如，模型可能会将图像分类为包含“猫”、“狗”或“汽车”。输出是整个图像的一个标签。
• 目标检测: 一项更高级的任务，目标检测不仅对图像中的对象进行分类，还定位它们，通常通过在每个对象周围绘制一个边界框。例如，自动驾驶汽车使用目标检测来识别和定位行人、其他车辆和交通标志。
• 图像分割: 此任务更进一步，通过识别图像中属于每个对象的精确像素。它为每个对象创建一个详细的掩码，这对于需要深入了解对象的形状和边界的应用至关重要，例如在 医学图像分析中。

图像识别的工作原理

现代图像识别主要由卷积神经网络 (CNN)驱动，这是一种神经网络，尤其擅长处理网格状数据，如图像。 该过程通常包括：

1. 数据收集：收集大量带标签的图像数据集。 著名的例子包括ImageNet和COCO。
2. 模型训练： 在此数据集上训练CNN。 在训练期间，网络通过称为特征提取的过程学习识别模式——从简单的边缘和纹理到复杂的对象部分。 调整模型的权重以最小化其预测与真实标签之间的差异。
3. 推理： 经过训练后，模型可以对新的、未见过的图像进行预测。 应用训练模型的这个过程称为推理。

实际应用

图像识别已成为许多行业不可或缺的一部分：

• 医疗保健：在医疗保健AI中，图像识别可帮助放射科医生检测X射线、MRI和CT扫描中的肿瘤、骨折和其他异常情况。例如，可以在医学图像数据集上训练模型，以高精度识别脑肿瘤，从而协助医生做出更快的诊断。
• 零售：零售商使用图像识别进行库存管理，通过摄像头监控货架，以检测产品何时不足。电子商务网站上的视觉搜索功能（允许客户上传照片以查找类似产品）是另一种流行的应用。您可以在我们的零售业 AI页面上了解更多信息。

工具与训练

开发图像识别应用程序通常涉及使用专门的库和框架。 主要技术包括：

• 框架： PyTorch（官方网站）和 TensorFlow（官方网站）提供了构建和训练深度学习模型的核心工具。
• 库： OpenCV（开源计算机视觉库）（官方网站）为实时计算机视觉任务提供了大量功能。
• 模型与平台： Ultralytics提供最先进的Ultralytics YOLO模型，例如YOLO11，这些模型已在大型数据集上进行了预训练。 Ultralytics HUB平台简化了管理数据集、训练自定义模型和探索模型部署选项的过程。 要了解不同模型在识别任务中的表现，您可以比较YOLO模型性能并探索Papers With Code等平台上的最新研究。