2020年到2023年图像分类网络有哪些

2020年到2023年期间，图像分类网络的发展呈现出以下几个趋势：

1. 更深的网络结构：ResNet、Inception、DenseNet等深度网络结构已经成为图像分类任务的标配，未来网络结构可能会更加深层、更加复杂。

2. 更高的准确率：随着计算机硬件水平的提高和训练技巧的改进，图像分类网络在准确率上的表现会不断提高，达到更加精确的结果。

3. 更快的速度：近年来出现了很多轻量级网络结构，如MobileNet、ShuffleNet等，在保证准确率的前提下，能够大幅提高模型的推理速度。

4. 更好的泛化能力：图像分类网络不仅要在训练集上表现良好，还要能够对未见过的数据进行泛化，未来图像分类网络的泛化能力会得到更加重视。

具体来说，2020年到2023年期间可能会涌现出一些新的网络结构，如EfficientNet、RegNet等，这些网络结构在准确率和速度上都有很好的表现。另外，图像分类任务也会向着更加复杂和多样化的方向发展，例如Fine-grained分类、场景分类等。