ScholarGate
Assistent
Machine learningDeep learning / NLP / CV

Classificació d'imatges

La classificació d'imatges és la tasca d'assignar una única etiqueta semàntica a una imatge sencera a partir d'un conjunt fix de categories. Els enfocaments moderns es basen en xarxes neuronals convolucionals profundes (CNNs) o Vision Transformers (ViTs) entrenats de principi a fi en grans conjunts de dades etiquetades com ImageNet, aconseguint una precisió sobrehumana en molts benchmarks i fonamentant aplicacions des de la imatge mèdica fins als vehicles autònoms.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+14 more

Fonts

  1. Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 25, 1097–1105. link
  2. He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 770–778. DOI: 10.1109/CVPR.2016.90

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Deep Learning Image Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/deep-learning/image-classification

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Citat per

ScholarGateImage Classification (Deep Learning Image Classification). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/deep-learning/image-classification · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026