CNN图像分类国内外研究现状

卷积神经网络（CNN）是图像分类领域中最常用的深度学习模型之一，它可以通过多层卷积和池化操作，从输入的图像中提取出丰富的特征，然后通过全连接层将这些特征映射到不同的类别上。

在国内外的研究中，CNN也是图像分类领域的热门研究方向之一。以下是国内外关于CNN图像分类的研究现状：

国内方面：

1. 李飞飞等人提出的ResNet模型在ImageNet图像分类竞赛中取得了第一名的好成绩，并且该模型的性能优于以往的CNN模型。后续的研究也表明，ResNet在很多图像分类任务中的性能都非常优秀。

2. 中科院自动化研究所的王小川等人提出了多尺度CNN模型，该模型可以同时对图像的不同尺度进行处理，从而提高了图像分类的准确率。

3. 北京大学的张钹等人提出了基于CNN的多标签图像分类方法，该方法可以同时预测图像中多个标签的存在性，并且在Pascal VOC数据集上取得了很好的效果。

国外方面：

1. Hinton等人提出的AlexNet模型在ImageNet图像分类竞赛中一举夺得冠军，并且该模型也开启了深度学习在图像分类领域的新篇章。

2. Google的Inception系列模型采用了多种不同的卷积核和池化操作，从而在图像分类任务中取得了很好的效果。

3. VGGNet则采用了非常深的神经网络结构，从而可以提取出更加丰富的图像特征。该模型在ImageNet图像分类竞赛中也取得了很好的成绩。

总之，CNN模型是图像分类领域中最常用的深度学习模型之一，它在国内外的研究中都获得了很多的关注和应用。未来，随着技术的发展，CNN模型在图像分类中的应用也将会越来越广泛。