基于深度学习的垃圾图像分类研究现状

目前，基于深度学习的垃圾图像分类研究已经取得了很大的进展。一般来说，这类图像分类任务可以分为两类：传统的分类任务和检测任务。对于传统的分类任务，研究者们通常采用卷积神经网络（CNN）进行建模和训练，通过对图像进行卷积、池化等操作，最终得到一个分类结果。对于检测任务，则通常采用基于区域的CNN模型，如Faster R-CNN、YOLO等。

在实际应用中，研究者们也在不断尝试新的方法来提高垃圾图像分类的准确率和效率。例如，一些学者尝试使用迁移学习的方法，将已经训练好的模型在垃圾图像分类任务中进行微调，取得了不错的效果。此外，还有一些研究者使用了一些特殊的技巧，如数据增强、多尺度输入等，也取得了不错的效果。总的来说，基于深度学习的垃圾图像分类研究现状是十分活跃和繁荣的。