圖像分類(lèi)作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域最基礎(chǔ)、最核心的任務(wù)之一，其目標(biāo)是將輸入圖像映射到預(yù)定義的語(yǔ)義類(lèi)別中，實(shí)現(xiàn)從原始像素?cái)?shù)據(jù)到高層語(yǔ)義信息的轉(zhuǎn)化。從早期依賴(lài)人工設(shè)計(jì)特征的傳統(tǒng)方法，到深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的端到端特征學(xué)習(xí)，圖像分類(lèi)技術(shù)經(jīng)歷了范式性變革，不僅推動(dòng)了目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割等復(fù)雜視覺(jué)任務(wù)的發(fā)展，更成為消費(fèi)電子、醫(yī)療健康、工業(yè)制造等領(lǐng)域智能化升級(jí)的關(guān)鍵支撐。本文系統(tǒng)梳理圖像分類(lèi)的技術(shù)演進(jìn)脈絡(luò)，剖析核心方法的設(shè)計(jì)邏輯，闡述其在多領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值，分析當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)，并展望未來(lái)發(fā)展方向，揭示圖像分類(lèi)作為視覺(jué)智能基石的重要意義。

在人類(lèi)感知世界的過(guò)程中，視覺(jué)是獲取信息最直接的通道，而 “識(shí)別物體類(lèi)別” 是視覺(jué)認(rèn)知的基礎(chǔ)能力 —— 我們能瞬間判斷眼前的圖像是 “貓”“狗” 還是 “汽車(chē)”，這種看似簡(jiǎn)單的認(rèn)知行為，背后是大腦對(duì)視覺(jué)信號(hào)的復(fù)雜處理。圖像分類(lèi)技術(shù)正是試圖讓計(jì)算機(jī)具備類(lèi)似能力，通過(guò)算法自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像中的判別特征，將無(wú)序的像素集合與有序的語(yǔ)義類(lèi)別關(guān)聯(lián)起來(lái)。作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)的 “入門(mén)任務(wù)”，圖像分類(lèi)的技術(shù)突破往往會(huì)帶動(dòng)整個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展：早期手工特征的優(yōu)化為目標(biāo)檢測(cè)提供了底層特征基礎(chǔ)，深度學(xué)習(xí)時(shí)代的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）架構(gòu)創(chuàng)新，則直接催生了端到端視覺(jué)系統(tǒng)的普及。

在實(shí)際場(chǎng)景中，圖像分類(lèi)的價(jià)值遠(yuǎn)超 “識(shí)別物體” 本身。在手機(jī)相冊(cè)中，它支撐著 “人物”“風(fēng)景”“美食” 的自動(dòng)分類(lèi)整理；在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域，它幫助醫(yī)生快速識(shí)別 CT 圖像中的肺結(jié)節(jié)、病理切片中的癌細(xì)胞；在工業(yè)流水線(xiàn)上，它能實(shí)時(shí)檢測(cè)零件表面的缺陷類(lèi)別。這些應(yīng)用的核心需求，本質(zhì)上都是通過(guò)圖像分類(lèi)建立 “視覺(jué)輸入 - 語(yǔ)義輸出” 的映射關(guān)系，而隨著技術(shù)的發(fā)展，圖像分類(lèi)的邊界也在不斷拓展 —— 從靜態(tài)單幅圖像到動(dòng)態(tài)視頻幀分類(lèi)，從自然場(chǎng)景物體到細(xì)粒度物種（如不同品種的鳥(niǎo)類(lèi)），從可見(jiàn)光學(xué)圖像到紅外、X 光等特殊模態(tài)圖像，圖像分類(lèi)始終是視覺(jué)智能落地的 “第一道關(guān)卡”，其性能優(yōu)劣直接決定了后續(xù)復(fù)雜任務(wù)的精度上限。