图像分类最新研究进展

图像分类是计算机视觉领域的一个核心任务，近年来随着深度学习技术的发展，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）的广泛应用，取得了显著的进步。以下是几个关键的研究趋势和最新发展：

1. **更深层次的网络架构**：如ResNet、DenseNet和EfficientNet等，通过残差连接、密集连接等方式，使得模型能够训练更深，提取更强的特征表示。

2. **迁移学习**：预训练模型（如ImageNet上的大型预训练模型如BERT、ViT）作为基础，微调到特定任务上，大大提高了性能并减少了数据需求。

3. **自监督学习**：利用无标签数据进行自我监督学习（如Instance Discrimination），生成更好的特征表示，这种方法可以缓解标注数据不足的问题。

4. **对抗样本防御**：面对对抗攻击，研究人员正在研发模型增强抗扰动能力，比如通过对抗训练、随机失活等方式提高模型鲁棒性。

5. **跨模态学习**：结合文本描述、语音等多种信息对图像进行分类，这需要模型理解和融合多种输入的信息。

6. **元学习**：通过学习如何学习，让模型能快速适应新的类别，减少新类别学习所需的数据量。