评述现有图像分类方法的优缺点

现有的图像分类方法可以分为传统的机器学习方法和深度学习方法两大类。

传统的机器学习方法中，常用的方法有SVM、KNN、决策树等。这些方法的优点在于理论基础较为成熟，算法实现相对简单，对于小规模数据集效果较好。但是对于大规模高维度的数据集，传统机器学习方法的表现会受到限制。

深度学习方法中，常用的方法有CNN、RNN、LSTM、Transformer等。这些方法的优点在于可以自动地从数据中学习特征，对于大规模高维度的数据集表现较好。但是深度学习方法需要大量的数据和计算资源，并且模型的训练和调试较为复杂。

总的来说，传统机器学习方法的优缺点主要在于数据规模和特征提取的效果；而深度学习方法的优缺点则主要在于数据和计算资源的需求以及模型训练和调试的复杂度。在实际应用中，需要根据具体的场景选择合适的方法。