编写卷积神经网络国内外的研究现状

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，近年来已经在计算机视觉领域大放异彩。下面是国内外卷积神经网络的研究现状：

1. 国内研究现状：

中国的卷积神经网络研究发展较为迅速，尤其是在计算机视觉领域。近年来，国内的研究者在卷积神经网络的结构、训练等方面进行了不少探索。例如，中科院自动化所提出了一种基于多尺度卷积神经网络的图像语义分割方法，清华大学提出了一种基于全卷积神经网络的高分辨率遥感图像分类方法，华中科技大学提出了一种卷积神经网络的压缩方法等等。

2. 国外研究现状：

在国外，卷积神经网络的研究也非常活跃。最早的卷积神经网络可以追溯到20世纪80年代，但是直到2012年，AlexNet模型的出现才引起了广泛的关注。之后，又陆续出现了VGG、GoogLeNet、ResNet等经典卷积神经网络模型。另外，近年来，一些基于卷积神经网络的新型结构也在不断涌现，例如U-Net、Faster R-CNN、Mask R-CNN等。

总之，卷积神经网络已经成为计算机视觉领域中的重要工具之一，其在图像分类、目标检测、图像分割等任务上的应用前景十分广阔。