图像分类国内外研究现状

图像分类是计算机视觉领域中最基础、最重要的问题之一，其目的是将输入的图像归类到不同的预定义分类中。以下是图像分类国内外研究现状的简要概述：

国外研究现状：
在图像分类领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是目前最为主流的方法。AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet等经典CNN网络结构相继提出，几乎所有的深度学习图像分类方法都是基于这些网络的改进或者变种。近年来，为了进一步提高图像分类的准确率和效率，研究者们不断尝试各种新的网络结构、损失函数、优化算法等方法，例如DenseNet、SENet、EfficientNet等网络结构，以及Softmax、Center loss、Triplet loss等损失函数。同时，还有一些研究在探索如何将图像分类应用到实际场景中，例如基于CNN的目标检测、语义分割等任务。

国内研究现状：
中国的研究者在图像分类领域也取得了很多的成果。例如，中科院自动化研究所提出的ResNeXt网络结构，在ImageNet数据集上获得了当时最好的结果；华为公司提出的GShufflenet网络结构，在移动设备上取得了优异的性能；北京大学的张钹教授团队提出的R-MAC和GeM方法，在大规模图像检索中表现突出。此外，中文文本分类、肺结节分类等应用场景的图像分类方法也得到了广泛的研究和探索。

总体而言，图像分类是一个备受关注的研究领域，国内外研究者们在网络结构、损失函数、优化算法等方面的探索和改进不断推动着图像分类技术的进步。