图像分类,多标签图像分类是计算机视觉领域重要方向

根据分类任务目标的不同，图像分类 task可分为两部分:(1)单标签图像分类；(2)多标图像分类。这个复习会带你了解多标图像分类的方向和更难的图像分类，图像分类作为计算机视觉领域的基础任务，是物体检测和语义分割的重要支撑，它的目标是将不同的图像分成不同的类别，并达到最小的分类误差。

计算机视觉实际上是一门交叉学科，包括计算机科学(图形学、算法、理论、系统和体系结构)、数学(信息检索、机器学习)、工程学(机器人学、语音、自然语言处理、图像处理)、物理学(光学)、生物学(神经科学)和心理学(认知科学)等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展铺平了道路。计算机视觉是一个涵盖许多技术和应用的研究领域。

这是计算机视觉中最基本的任务之一，涉及到特征提取和模式识别。深度学习技术，尤其是卷积神经网络(CNN)，在这一领域取得了令人瞩目的成就。对象检测:对象检测不仅需要识别图像中的对象类别，还需要确定对象的位置和包围盒。这种任务通常涉及同时处理目标定位和分类。常见的目标检测方法包括RCNN、YOLO、SSD等。

photoshop中的图像模式分类及其特点:1 .RGB颜色:RGB图像有1600万种颜色，是像素所能获得的性能峰值，但占用了大量硬盘空间。r:红色；g:绿色；b:蓝色；2.CMYK色彩:称为印刷色彩模式，国内制版印刷行业沿用这种色彩模式。c:青色；m:品红色(洋红色)；y:黄色；k:黑色；3.灰度:灰度图像，包括256种不同浓度等级的灰度；4.位图:这是指黑白位图，完全由黑白构成。

这样设置是为了消除灰度图像的单调性，灰度图像最多可以加四种颜色，在印刷中称为套色；5.IndexedColor:索引色，只能表示256种颜色。它将从颜色分配表中选择不同的颜色分配方法；6.Lab:照明色彩模式，国际照明委员会制定的色彩标准。以这种方式使用的颜色输出与设备无关。不管用什么设备输出图像，颜色总是一样的。7.多通道:多通道颜色模式，最多支持24个通道，主要用于一些特殊打印。

图像分类作为计算机视觉领域的一项基础任务，经过大量的研究和实验，已经取得了令人瞩目的成果。然而，现有的大多数分类任务都是基于单标签分类的。当图片中有多个标签时，如何分类？这个复习会带你了解多标图像分类的方向和更难的图像分类。作者|郭编辑|闫友三随着科技的进步和发展，图像作为信息传播的重要媒介，在通信、无人驾驶、医学图像分析、航空航天、遥感等诸多领域得到了广泛的研究，并在国家社会和经济生活中发挥更加重要的作用。

图像分类作为计算机视觉领域的基础任务，是物体检测和语义分割的重要支撑。它的目标是将不同的图像分成不同的类别，并达到最小的分类误差。经过近30年的研究，图像分类已经成功应用于社会生活的方方面面。如今在我们的生活中，可以看到智能手机相册自动分类、产品缺陷识别、无人驾驶等等。根据分类任务目标的不同，图像分类 task可分为两部分:(1)单标签图像分类；(2)多标图像分类。

计算机视觉课程笔记作者:张玉进(清华大学电子工程系)出版社:人民邮电出版社出版时间:2017年3月图像可以看作是辐射(光是一个典型的例子)强度图案空间分布的表征，它是通过投影空间辐射强度图案得到的。三维空间投影得到的2D成像平面称为像面，简称像面。表示由图像反射的辐射能量的空间分布的函数被称为图像表达函数。

计算机自动提取遥感信息必须使用数字图像。由于地物在同一波段具有不同的光谱特性，同一地物在不同波段具有不同的光谱特性，通过分析一个地物在各个波段的光谱曲线，并根据其特性进行相应的增强处理，可以从遥感图像中识别和提取相似目标。早期的自动分类和图像分割主要是基于光谱特征，后来发展到结合光谱特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征等综合因素的计算机信息提取。

首先对遥感影像进行室内预判，然后进行实地调查，旨在建立各类地物与影像特征的对应关系，验证室内预判结果。工作转入室内后，选取训练样本并进行统计分析，用合适的分类器对遥感数据进行分类，对分类结果进行后处理，最后进行精度评估，遥感图像的分类一般是基于地物的光谱特征、形状特征和空间关系特征。目前大部分研究还是基于地物的光谱特性。