应用神经网络进行目标物分类的基本步骤有哪些？

应用神经网络进行目标物分类的基本步骤如下：

1. 数据准备：收集并准备目标物的图像数据，包括正负样本数据集。正样本数据集包括属于目标物的图像，负样本数据集包括不属于目标物的图像。

2. 神经网络选择：选择适合目标物分类任务的神经网络，如卷积神经网络（CNN）等。

3. 神经网络训练：将准备好的数据集输入神经网络进行训练，通过反向传播算法不断优化网络权重，提高分类准确率。

4. 神经网络验证：使用测试数据集验证神经网络的分类性能，评估分类准确率和召回率等指标。

5. 神经网络优化：对神经网络进行优化，如增加训练数据、调整网络结构、调整超参数等，以提高分类准确率和泛化能力。

6. 模型应用：将训练好的神经网络应用于实际目标物分类任务中，根据分类结果进行决策或者后续处理。

需要注意的是，神经网络训练需要大量的数据和计算资源，同时也需要具备一定的数学和编程基础。