基于Spring Boot和深度学习的图像分类实战项目

简介：
本项目运用Spring Boot框架结合深度学习技术，实现高效稳定的图像分类应用开发。通过构建模型训练及API接口服务，展示从数据预处理到模型部署全流程实践。 本段落详细介绍了利用Spring Boot作为后端服务搭建图像识别系统的基本步骤，并阐述了使用TensorFlow或PyTorch实现图像分类的具体流程。项目涵盖设置Spring Boot环境、集成深度学习模型（如ResNet或VGG）、通过API接口上传图像并接收分类结果，同时提供了完整的控制器代码和图像预处理方法。 本段落适合希望深入了解计算机视觉领域的软件开发者阅读，特别是那些对使用Spring Boot构建RESTful API有一定经验的人群。项目主要应用于图像分类任务，并帮助用户快速入门基于Spring Boot与深度学习框架组合的开发；此外还提供了一种支持高并发访问和灵活扩展的标准Web服务架构。 文章不仅涵盖了理论概念和技术细节，还包括了具体的操作指导和样例代码，便于读者理解和实操练习。