图像分类国内外研究现状

图像分类是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其主要任务是将输入的图像划分到不同的预定义类别中。以下是图像分类的国内外研究现状：

国内研究现状：
1. 深度学习方法：近年来，深度学习方法在图像分类任务中取得了很大的进展。例如，基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的方法已经成为了目前图像分类的主流方法。在此基础上，国内研究者也针对图像分类任务进行了大量的探索和研究，如网络结构设计、训练策略等方面的优化。

2. 多模态方法：多模态方法将不同的数据类型（如图像、文本、语音等）进行融合，从而提高了图像分类的准确性。目前，国内研究者也在多模态图像分类方面进行了一定的研究。

3. 弱监督学习方法：弱监督学习方法可以利用较少的标注信息来进行图像分类。国内研究者也在这方面进行了不少的尝试，如基于标签嵌入模型的弱监督图像分类方法等。

国外研究现状：
1. 深度学习方法：深度学习方法也是国外图像分类研究的主流方法，尤其是基于CNN的方法。近年来，国外的研究者提出了许多新的网络结构，如ResNet、Inception等，这些网络结构在图像分类任务中取得了很好的效果。

2. 目标检测辅助方法：目标检测辅助方法可以利用目标检测的结果来提高图像分类的准确性。在这方面，国外研究者也进行了大量的研究，并提出了一些新的方法，如RCNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN等。

3. 对抗样本防御方法：对抗样本是指针对特定模型构造的具有误导性的输入，这些输入可以使得模型预测错误。对抗样本防御方法可以有效地抵御对抗样本的攻击，从而提高了图像分类的鲁棒性。在这方面，国外研究者也进行了大量的研究，提出了一些新的方法，如Adversarial Training等。