计算机视觉如何帮助您的业务?

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要创建用于图像分类的模型,请首先收集带有按类别组织的图像的标记数据集。通过调整图像大小、归一化像素值和增强数据集来预处理数据以提高泛化能力。

使用TensorFlow或PyTorch等框架构建卷积神经网络 (CNN),这是图像分类的常见架构。使用带有预训练模型 (例如ResNet或MobileNet) 的迁移学习等技术在预处理数据集上训练模型,以节省时间和资源。

在单独的测试数据集上评估模型以测量准确性,并在必要时微调超参数。满足后,将模型部署到合适的环境中,例如web应用程序或移动设备,以供实际使用。

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