基于Spring Boot与深度学习的图像分类项目实战

内容概要：本文详细介绍了利用Spring Boot作为后端服务搭建图像识别系统的基本步骤，以及使用TensorFlow或PyTorch实现图像分类的具体流程。项目包括设置Spring Boot环境，集成深度学习模型（如ResNet或VGG），并通过API接口上传图像和接收分类结果，还提供了完整的控制器代码和图像预处理方法。 适用人群：适合希望深入了解计算机视觉领域的软件开发者，尤其是对使用Spring Boot构建RESTful API有一定经验的人群。 使用场景及目标：主要应用于图像分类任务，能够帮助用户快速入门Spring Boot + 深度学习框架组合的项目开发；同时提供了一种标准的Web服务架构，支持高并发访问和灵活扩展。 其他说明：本文不仅介绍了理论概念和技术细节，还提供了具体的操作指导和样例代码，便于读者理解和实操练习。