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场景分类是计算机视觉中的重要任务，目标是自动识别图像中的场景类型，比如室内、室外、办公室、厨房等。训练一个场景分类模型需要经过五个关键步骤：数据收集与准备、模型选择、模型训练、模型评估和模型部署。
数据收集与准备是训练场景分类模型的第一步。首先需要收集包含不同场景类别的图像数据，确保每个类别有足够的样本且分布均衡。然后进行数据预处理，包括调整图像大小和归一化像素值。接下来通过数据增强技术，如随机裁剪、翻转、旋转等，增加数据的多样性。最后将数据集划分为训练集、验证集和测试集，通常按照七比一点五比一点五的比例分配。
模型选择是训练成功的关键。常用的CNN模型包括VGG的简单深层网络、ResNet的残差连接、Inception的多尺度特征提取，以及EfficientNet的高效架构。迁移学习是一个重要策略，通过使用在大型数据集上预训练的模型权重，可以显著加快训练速度并提高性能，特别适用于数据集较小的情况。典型的CNN架构包含输入层、多个卷积层、池化层、全连接层和输出层。