图像分类国内外研究现状

图像分类是计算机视觉领域的一个重要研究方向，目前在国内外都有很多研究。以下是部分研究现状：

1. 传统机器学习方法：传统机器学习方法主要包括SVM、KNN、决策树等，这些方法在一些场景下仍然有一定的应用价值。

2. 深度学习方法：深度学习方法已经成为图像分类领域的主流方法，其中CNN（卷积神经网络）是最常用的模型之一。近年来，CNN不断演进，提出了一系列变体和改进，如ResNet、Inception、DenseNet等。

3. 多模态图像分类：随着多种传感器和设备的出现，多模态图像分类也成为了研究热点。多模态图像分类模型将多种类型的信息（如文本、声音、图像等）融合起来，提高了分类准确率。

4. 零样本学习：零样本学习是指在没有任何训练样本的情况下进行分类，这是一个具有挑战性的问题。近年来，研究者们提出了一些方法，如基于属性的方法、生成对抗网络等。

总体来说，图像分类是一个非常重要的研究领域，目前国内外都有很多研究，并且随着技术的不断发展，图像分类的准确率和应用范围也在不断提高。