小白必读！一篇看懂图像分类基础知识

主要观点总结

这篇文章主要介绍了图像分类的基础知识，包括具体领域的划分、图像分类问题的三层境界、传统图像分类的关键问题、常用的图像分类数据集以及评估指标等。

关键观点总结

关键观点1: 图像分类的具体领域划分

文章介绍了图像分类的五个具体领域，包括多类别图像分类、细粒度图像分类、多标签图像分类、弱监督与无监督图像分类以及零样本图像分类。

关键观点2: 图像分类问题的三层境界

文章解释了图像分类问题的三层境界，包括多类别图像分类、实例级分类，并指出了不同层次的分类问题的特点和难度。

关键观点3: 传统图像分类的关键问题

文章介绍了传统图像分类面临的关键问题，包括数据预处理、图像特征、分类模型等，并提到了手工特征+分类器和从数据自动学习特征两种分类模型。

关键观点4: 常用的图像分类数据集

文章列举了几个常用的图像分类数据集，包括MNIST、CIFAR10、CIFAR100、PASCAL和ImageNet等，并简要介绍了它们的特点和用途。

关键观点5: 图像分类的评估指标

文章介绍了图像分类的评估指标，包括正负样本、精确率、召回率、F1值、PR曲线、ROC曲线与AUC、混淆矩阵、0-1损失、熵与交叉熵以及KL散度等，并解释了它们的含义和用途。

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