一個(gè)高性能的圖像分類系統(tǒng)，并非單一算法的堆砌，而是涵蓋數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、分類器設(shè)計(jì)、模型優(yōu)化的全流程協(xié)同。每個(gè)環(huán)節(jié)的設(shè)計(jì)都直接影響最終分類性能，其核心邏輯圍繞 “如何讓模型高效學(xué)習(xí)到類別間的判別特征” 展開。

數(shù)據(jù)預(yù)處理是圖像分類的基礎(chǔ)步驟，其目標(biāo)是消除數(shù)據(jù)噪聲、統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，并通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)擴(kuò)充訓(xùn)練樣本，提升模型的泛化能力。圖像數(shù)據(jù)的原始輸入往往存在差異：不同設(shè)備拍攝的圖像分辨率不同（如手機(jī)照片的 4000×3000 像素與監(jiān)控圖像的 1024×768 像素）、像素值范圍不同（如 0-255 的灰度圖與 0-1 的歸一化圖），因此預(yù)處理的首要任務(wù)是 “標(biāo)準(zhǔn)化”—— 將圖像 Resize 至固定尺寸（如 AlexNet 的 224×224、ViT 的 224×224 或 384×384），并對(duì)像素值進(jìn)行歸一化（如減去數(shù)據(jù)集均值、除以標(biāo)準(zhǔn)差），確保模型輸入的一致性。

數(shù)據(jù)增強(qiáng)則是解決 “樣本不足” 與 “過擬合” 的關(guān)鍵手段，通過對(duì)訓(xùn)練圖像進(jìn)行隨機(jī)變換，生成新的訓(xùn)練樣本，迫使模型學(xué)習(xí)更魯棒的特征。常見的增強(qiáng)策略包括幾何變換（隨機(jī)裁剪、翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、縮放）、顏色變換（隨機(jī)調(diào)整亮度、對(duì)比度、飽和度、色相）、噪聲注入（添加高斯噪聲、椒鹽噪聲）等。例如，在 ImageNet 分類任務(wù)中，隨機(jī)裁剪與水平翻轉(zhuǎn)能使模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率提升 3-5 個(gè)百分點(diǎn)；針對(duì)醫(yī)學(xué)影像這類樣本稀缺的場(chǎng)景，還會(huì)采用更復(fù)雜的增強(qiáng)方法（如彈性形變、仿射變換），模擬不同患者的影像差異，避免模型對(duì)特定樣本的過度依賴。

特征提取是圖像分類的核心環(huán)節(jié)，其本質(zhì)是將高維像素?cái)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為低維、判別性強(qiáng)的特征向量。在深度學(xué)習(xí)時(shí)代，特征提取與模型架構(gòu)深度綁定：CNN 通過 “卷積 - 激活 - 池化” 的循環(huán)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)特征提取 —— 卷積層負(fù)責(zé)滑動(dòng)窗口提取局部特征，激活函數(shù)（如 ReLU）引入非線性，使模型能擬合復(fù)雜的特征映射關(guān)系，池化層（如最大池化、平均池化）則通過下采樣減少特征維度，保留關(guān)鍵信息的同時(shí)降低計(jì)算量。例如，ResNet 的殘差塊由兩個(gè) 3×3 卷積層、ReLU 激活函數(shù)和 shortcut 連接組成，多個(gè)殘差塊堆疊形成深層網(wǎng)絡(luò)，能自動(dòng)學(xué)習(xí)從邊緣到語義的層級(jí)特征。

Transformer-based 模型的特征提取邏輯則完全不同：ViT 首先將圖像分割為 16×16 或 32×32 的小塊（patch），每個(gè) patch 通過線性投影轉(zhuǎn)化為向量（patch embedding），再添加一個(gè)可學(xué)習(xí)的 “類別 token”（cls token）和位置嵌入（positional embedding），形成 Transformer 的輸入序列；編碼器層通過多頭自注意力機(jī)制計(jì)算不同 patch 之間的關(guān)聯(lián)，捕捉全局特征，最終通過 cls token 的輸出向量完成分類。這種全局建模能力，使 ViT 在處理大場(chǎng)景圖像（如航拍圖、全景圖）時(shí)，能更好地關(guān)聯(lián)分散的特征區(qū)域，提升分類精度。