2.1图像识别（图像分类与目标检测）的相关概念与基本步骤
图像分类和目标检测是深度学习的典型应用。图像分类主要是基于图像的内容对图像进行标记，通常会有一组固定的标签，而你的模型必须预测出最适合图像的标签。数据集也被划分为训练数据集和测试数据集，其中训练数据集为带有标签的图像，测试数据集为去掉标签的图像。分类则是根据计算机学习到的标签对测试图像进行标注的过程。目标检测与分类相比，要相对复杂，使用候选区域生成网络（Region Proposal Network，RPN）的技术对图像进行更多的操作和处理，实际上是将图像中需要处理和分类的区域局部化图2.1为图像分类和目标检测的基本步骤。