OpenMMLab AI 实战营 笔记打卡 #第二课

图像分类是把图像分为多个不同类型或标签的过程，其中一些可能是我们正确识别和理解图像内容所必需的基础步骤。MM classification是一种用于图像分类的机器学习方法，通过几种算法（如K最近邻、决策树、支持向量机），可以有效分类图像。 MM classification的流程一般包括：1）特征提取：从原始图像中提取有代表性的特征；2）特征预处理：预处理特征，使其符合分类器要求；3）模型训练：使用多种分类算法，将训练特征转换成模型；4）模型评估：使用不同的指标（如精确率、召回率和F1值），来评估分类器的性能；5）应用：使用训练好的模型来进行实际应用。MM classification是图像分类的一种重要实施方式，它的优势在于，能够有效地对图像内容进行识别，且对复杂的图像内容可以比较准确地进行分类。 MM classification在很多领域都有广泛的应用，例如人脸识别、图像检索、目标检测等。

 

[注：此笔记由ChatGPT生成]