你有沒有想過，當你在社交媒體上上傳一張照片，系統是如何自動識别出照片中的内容，比如"這是一隻貓"，"這是一輛汽車"，或者"這是一片披薩"的呢？這就是我們今天要讨論的主題：圖像分類。
圖像分類是一種識别圖像内容的技術，它的核心是一種叫做神經網絡的工具。神經網絡是一種模仿人腦工作原理的計算模型，它可以從輸入的資料中學習和提取有用的資訊。在圖像分類的場景中，我們通常使用一種特殊的神經網絡，叫做卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）(回顧一下：(5) 視覺世界：卷積神經網絡（CNN）)。
基本原理
首先，你可以把圖像分類想象成一個超級聰明的小孩，你給他看一張圖檔，他可以告訴你這張圖檔上是什麼。比如，你給他看一張貓的圖檔，他就會告訴你這是一隻貓。這就是圖像分類的基本概念。
那麼，這個超級聰明的小孩是如何做到的呢？他其實是通過學習大量的圖檔，然後記住每種物體的特征。比如，他知道貓通常有四條腿，有尾巴，有毛，尾巴是立起來的或者垂下來的，等等。然後當你給他看一張新的圖檔時，他就會根據這些特征來判斷圖檔上是什麼。
在計算機視覺中，我們使用神經網絡來實作這個超級聰明的小孩。神經網絡是一種模仿人腦工作原理的算法，它可以從大量的資料中學習特征，并用這些特征來做出預測。
神經網絡的工作過程可以分為兩個階段：訓練階段和預測階段。
- 訓練階段：在這個階段，我們給神經網絡看大量的圖檔，這些圖檔我們已經知道上面是什麼。比如，我們給它看一張貓的圖檔，并告訴它這是一隻貓。神經網絡會從這些圖檔中學習特征，比如貓的形狀、顔色、紋理等等。
- 預測階段：在這個階段，我們給神經網絡看一張新的圖檔，然後讓它告訴我們這張圖檔上是什麼。神經網絡會根據它在訓練階段學到的特征，來判斷這張圖檔上是什麼。
圖像分類的基本流程
- 輸入圖像：這是我們要分類的圖像。它可以是任何你想要的圖像，比如一隻貓、一輛汽車，或者是一片披薩。
- 卷積神經網絡：這是我們用來處理圖像的工具。CNN通過應用一系列的濾波器（也被稱為"卷積核"）來"看"圖像，并從中提取出有用的特征。
- 特征：這些是CNN從圖像中提取出來的資訊。這些特征可以是圖像的各種屬性，比如顔色、形狀或者紋理。
- 全連接配接層：這是神經網絡的最後一層，它的任務是将前面提取出來的特征組合在一起，進行最終的分類。
- 輸出：這是神經網絡的預測結果，也就是它認為這張圖像屬于哪個類别。
現在，讓我們來看一下如何使用Python的深度學習庫PyTorch來實作圖像分類。首先，我們需要安裝PyTorch。如果你還沒有安裝，可以參考我們的第一篇文章《(0) 前言：初識神經網絡與PyTorch》。
接下來，我們需要一個預訓練的模型。預訓練的模型是已經在大量資料上進行過訓練的模型，它已經學會了很多通用的特征，可以幫助我們節省大量的訓練時間。在這個例子中，我們将使用ResNet-50，這是一種非常流行的圖像分類模型。
這段代碼首先導入了我們需要的庫，然後加載了一個預訓練的模型。然後，我們定義了一些圖像轉換，這些轉換會對輸入的圖像進行處理，使其可以被模型接受。接着，我們加載了一張圖像，并将其轉換為模型可以接受的格式。最後，我們使用模型對圖像進行預測，并列印出預測的類别。
這就是圖像分類的基本過程。希望這個解釋對你有所幫助！
如果你有任何問題，或者想要深入了解某個部分，歡迎随時提問。
下一步，我們将深入讨論一些更進階的主題，比如如何使用StableDiffusion等技術來提高圖像分類的效果。敬請期待！