图像识别的常用算法和框架，让你快速入门_图像识别算法

图像识别是一种利用计算机技术对图像中的物体进行识别和分类的过程。图像识别的常用算法和框架有以下几种：

- 基于特征的算法：这类算法通过提取图像中的特征点，如边缘、角点、纹理等，然后利用特征匹配或者机器学习的方法进行物体识别。常见的特征提取方法有SIFT、SURF、ORB等，常见的特征匹配方法有RANSAC、FLANN等，常见的机器学习方法有SVM、KNN、决策树等。
- 基于深度学习的算法：这类算法通过构建深度神经网络，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等，来自动学习图像中的特征表示，并进行物体识别。常见的深度学习框架有TensorFlow、PyTorch、Keras等，常见的深度学习模型有AlexNet、VGG、ResNet、YOLO、Mask R-CNN等。
- 基于知识图谱的算法：这类算法通过构建知识图谱，即一种包含实体、属性和关系的结构化数据，来表示图像中的语义信息，并利用逻辑推理或者图神经网络等方法进行物体识别。常见的知识图谱框架有Neo4j、DGL等，常见的知识图谱模型有GCN、GAT、R-GCN等。

以上是图像识别的常用算法和框架的简要介绍，希望能够帮助你快速入门这一领域。