基于传统方法和深度学习的图像精细分类研究

资 源 简 介

基于传统方法和深度学习的图像精细分类研究

详 情 说 明

图像精细分类是计算机视觉领域的核心任务之一，旨在区分视觉上高度相似的类别。传统方法通常依赖手工设计特征（如SIFT、HOG）结合机器学习分类器（如SVM、随机森林），其优势在于可解释性强且对数据量需求较低，但特征泛化能力有限。

深度学习方法通过卷积神经网络自动学习多层次特征，在ResNet、EfficientNet等架构中表现出色。其核心突破在于端到端训练和深层特征抽象能力，尤其适合处理纹理、局部形变等细微差异。改进方向包括：1）设计注意力机制强化关键区域感知；2）结合度量学习优化类间距离；3）利用数据增强缓解小样本问题。

当前研究趋势聚焦传统方法与深度学习的融合，例如用传统算法预处理数据或增强模型可解释性，同时结合深度学习处理复杂模式。模型轻量化、跨域适应等技术进一步推动着实际应用落地。