AI 模型类型概览
分类(Classification)

分类器模型可以高效地将整张图像或特定区域归类到预定义的类别中。它会输出按置信度排序的标签(例如:“苹果:80%”、“桃子:40%”),从而提供清晰、可执行的分类逻辑。该模型非常适用于多种场景,例如将产品图像分类(如水果:苹果、橙子、香蕉),或将 X 光片分为“正常”或“异常”等类别。此模型无需定位具体对象,而是对整张图像进行判断,因此在执行精确分类任务时能实现更快、更准确的结果。
目标检测(Object Detection)

检测器模型可以识别并定位图像中的多个对象。它会在检测到的物体周围生成边界框,并附上置信度标签(例如:“汽车:90%”,位置为 (x,y))。该模型非常适合用于街景中检测车辆和行人,或在传送带上计数物品(如“3 个苹果,2 个橙子”),因为它不仅能识别物体是什么,还能准确地判断它们的位置。