图像分类（Image Classification）是计算机视觉领域的一个核心任务，其目标是将输入的图像分配给某个预定义的类别或标签。具体来说，图像分类的任务是根据图像中的像素或矢量图的特征，把不同类别的目标区分开来，并为图像或图像中的每个像元或区域分配一个标签。
图像分类可以分为有监督和无监督两种类型。有监督图像分类需要一个带有标签的训练数据集，通过学习这些标签与图像特征之间的关系，来预测新图像的标签。无监督图像分类则不需要标签，而是通过分析图像本身的特征来进行分类。
在实际应用中，图像分类广泛应用于物体识别、人脸识别等领域。例如，在人脸识别任务中，图像分类模型会将输入的面部图像分配到预定义的人脸类别中。此外，图像分类还被用于更复杂的任务，如从大量图像中识别特定对象，如猫、狗、鸡等。
总结来说，图像分类是通过分析和提取图像的视觉特征，将图像分配到预定义类别的过程，是计算机视觉中最基础且重要的任务之一
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