图像分类是人工智能领域中的一项基础任务，旨在根据数字图像的视觉内容为其分配一个或多个预定义标签。其核心依赖于机器学习与深度学习算法，能够自动提取图像中的关键特征，实现不同类别的区分。与目标检测或图像分割不同，图像分类关注于对整张图片进行归类，而不是定位或分割图中具体区域。该技术通常采用卷积神经网络（CNN），能够识别层次化的视觉模式，使系统能够自动识别图像中的物体、场景或异常。

应用场景与案例

图像分类广泛应用于安全领域的人脸识别、AI辅助医学诊断（如医学影像分析）、自动照片归类、工业检测（缺陷识别）、社交媒体内容管理（图片审核）等。此外，还应用于精准农业（植物病害识别）和汽车交通标识识别等场景。

主要软件工具和框架

常用的开源库和框架包括 TensorFlow、PyTorch、Keras、scikit-learn、FastAI 和 OpenCV。这些工具为构建、训练和评估图像分类模型提供了丰富的模块。常见的预训练网络有 ResNet、Inception、VGG 和 EfficientNet 等。

最新发展与趋势

近期研究热点包括 Vision Transformer（ViT）等 Transformer 架构的效率提升、自监督学习、面向边缘设备的小型化模型，以及提升模型对偏差和对抗攻击的鲁棒性。同时，自动标注与半监督学习技术降低了对大规模标注数据的依赖，进一步拓展了应用范围。