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课件网) 图像分类新思考 学习目标 1.能够列举出图像分类的优势。 2.能够说出图像分类面临的挑战 1-4 图像分类新思考 1-4 一、图像分类项应用 请同学们以小组为单位，谈一谈你们认为机器进行图像分类是否已经足够智能了，为什么 P30 图像分类新思考 1- 一、图像分类的优势 计算机可以不知疲惫地重复处理程序指令，在需要对大批量的图片进行分 类时，其具有得天独厚的优势。例如，在杂志上看到心仪的衣服，想上网购买一件类似的衣服时，面对购物网站海量的衣服难免会“选择困难”，用手机拍照就可以通过购物网站的识图功能找到具有相似特征的衣服了，快速又便捷，如图所示。 P31 图像分类的实现 1-4 一、图像分类项目应用 一个成熟的图像分类模型具有较高的准确度。例如，图像分类技术应用于医疗领域，可以通过分析医学影像，来判断病情。在癌症检测中，肿瘤的良性与恶性很难区分，图像分类技术可以辅助医生进行诊断，使检测结果更加准确，如图所示。 P32 图像分类的实现 1-4 二、图像分类面临的挑战 首先光照是影响图片质量的关键因素之一。其次，杂乱的背景也会使人眼花缭乱，抓不住图片的重点。再者当遇到模糊不清的图片时，机器要想成功分类图像质量有问题的图片，就需要有像人类一样的推理想象力。如图所示展示了一些不同质量的图片。 P31 图像分类的实现 1-4 二、图像分类面临的挑战 图中是两张宠物狗的图片，但右图中分类目标被遮挡了，人们可以根据自己的经验对不完整的画面做出推断，从而对图片做出正确的判别。但当计算机遇见同样的问题时，它是否能成功地完成分类任务是人们需要探究的问题。 P31 图像分类的实现 1-4 二、图像分类面临的挑战 同一类别的物品有各种各样的形态，但是由于功能是相同的，所以人们通常将它们分为一类，但是对于计算机而言，目前依然是个挑战。如图所示，计算机是否也能推断出图像中物品的实际用途，并成功进行分类呢 。 P31 图像分类的实现 1-4 二、图像分类面临的挑战 同一类别的物品有各种各样的形态，但是由于功能是相同的，所以人们通常将它们分为一类，但是对于计算机而言，目前依然是个挑战。如图所示，计算机是否也能推断出图像中物品的实际用途，并成功进行分类呢 。 本节课的项目你完成了多少呢？ 项目总结 项目总结 项目总结
