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图像分类是计算机视觉中最基础也最广泛的任务之一，其核心在于让模型学习从像素到语义标签的映射。卷积神经网络（CNN）通过多层卷积与池化自动提取局部纹理、边缘等特征，相比传统阈值分割在复杂光照和背景干扰下具有显著优势。PyTorch作为主流深度学习框架，以动态图和简洁的API降低了模型训练与部署门槛。在工业场景中，煤与矸石的识别直接影响选煤效率与质量，传统灰度阈值法难以应对传送带速度变化和反光差异。基于实际矿井样本，系统梳理了从2448×2048原图裁剪、数据增强，到轻量CNN搭建、训练及PyTorch模型导出
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