图像分类国内外研究现状
时间: 2023-11-17 12:07:30 浏览: 33
图像分类是计算机视觉中的一个重要研究方向,目的是将图像分为不同的类别。以下是图像分类在国内外的研究现状:
国内:
1. 基于传统机器学习算法的图像分类研究较为成熟,如支持向量机、随机森林等。
2. 基于深度学习的图像分类研究也在不断发展,如卷积神经网络(CNN)、残差神经网络(ResNet)等。
3. 针对特定领域的图像分类研究也在不断推进,如医学图像分类、遥感图像分类等。
国外:
1. 深度学习在图像分类领域的应用更为广泛,如Google的Inception、Microsoft的ResNet等。
2. 图像分类领域的竞赛更为激烈,如ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge(ILSVRC)、COCO等。
3. 图像分类在实际应用方面也更为广泛,如自动驾驶、智能安防、医学诊断等。
总体来说,图像分类在国内外都是一个非常活跃的研究领域,未来还将有更多的研究和应用。