计算机视觉技能干货分享——Pytorch图像分类系列教程

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

什么是计算机视觉?

计算机视觉(Computer Vision，CV)是指研究如何使电脑从各种输入（如图像、视频）中捕获、分析和处理信息，并在人类可理解的形式上展示出来。它包括目标检测、图像分割、图像跟踪、图像风格化、人脸识别等多个子领域。它的发展始于20世纪60年代，经历了多次革命，目前已成为当今计算机技术应用的热门方向。

为什么要学习计算机视觉？

作为一个程序员，应该对计算机视觉技术及其相关算法有一定的了解。如果你想掌握图像处理、分析、统计、机器学习等技能，那么计算机视觉是必不可少的一环。另外，如果你的工作涉及到图像处理、计算机视觉方面的知识，那么你就会受益匪浅。

Pytorch是什么？

PyTorch是一个开源的Python库，它提供了一个用于构建和训练神经网络的统一接口。它可以用来进行数据加载、模型定义、优化器配置、损失函数定义等等。Pytorch支持GPU加速，通过这种方式就可以让我们用GPU计算来提升速度，进而实现更快的模型训练。因此，基于Pytorch的图像分类系列教程将会重点放在Pytorch这个强大的框架上。

2.基本概念术语说明

一、图像分类任务

给定一张待分类的图像，我们的目标就是区分该图像属于哪个类别。计算机视觉领域里的图像分类，一般有两种策略：文章来源地址https://uudwc.com/A/LakAr

基于手工特征的分类：这种方法通常称为“模板匹配”或“模式分类”，需要设计一些规则或者模板，然后通过查找这些模板在整幅图像中的位置来