图像分类国内外研究现状
时间: 2023-11-17 07:06:48 浏览: 32
图像分类是计算机视觉领域中的一个研究热点,国内外研究现状如下:
国内:
近年来,国内在图像分类领域的研究也取得了不少进展。例如,华为公司提出的ResNeXt模型在ImageNet数据集上取得了较好的效果。阿里巴巴提出的PANet模型则在图像分割任务中表现出色。同时,国内的一些大学和研究机构也在图像分类领域取得了不少成果,例如北京大学的DenseNet模型以及中科院自动化所的SENet模型等。
国外:
在图像分类领域,国外的研究机构和企业也非常活跃。例如,Google提出的Inception系列模型在ImageNet数据集上表现出色,Facebook提出的ResNet模型也成为了图像分类领域的经典模型。此外,英伟达公司提出的AlexNet模型和VGG模型也在图像分类领域占据了一席之地。近年来,随着深度学习技术的不断发展,越来越多的研究者开始关注图像分类领域,并提出了各种新的模型和算法,例如Google提出的EfficientNet模型,以及Facebook提出的RegNet模型等。