整体介绍

图像分类能做什么

图像分类要解决的的问题是 “是什么”
即判断一张图是什么种类、工件大小型号、正面&反面、摆放正确&错误等。
例如:
目标物体是杏仁、核桃和腰果,输入一张图像,判断图像是其中的哪一种物体,并给出对应的类别标签。
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注意

图像分类所给出的类别标签是针对整张图片的,如果图中有多个不同类别的物体,希望对每个物体进行分类,需要先将图片切割成小图(每张小图只包含一个物体),也可根据情况选择使用 实例分割 或目标检测 。

图像分类行业典型应用场景

项目需求若要对不同类别的图片进行区分,可以使用图像分类模型解决,下面列举了部分典型应用场景:

  • 工件上下料项目中区分工件种类、朝向、正反面等。

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  • 装配/拣料项目中判断物体是否摆放正确等。

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图像分类的应用流程

基于深度学习的图像分类,只需用户提供足够多的实际应用场景中物体图片供图像分类模型学习,并标注出待识别物体所属的标签类别,图像分类模型就能够自己学会区分。 深度学习图像分类的应用流程如下: