基于机器学习的水果图像分类国内研究现状

目前，国内对于基于机器学习的水果图像分类研究已经取得了一定的进展。以下是一些代表性的研究：

1. 基于深度学习的水果图像分类研究

深度学习在图像分类领域取得了很好的效果，因此在水果图像分类方面也被广泛应用。例如，北京邮电大学的研究者们使用了Inception网络结构，在水果图像分类任务上取得了较好的结果。

2. 基于传统机器学习的水果图像分类研究

除了深度学习，传统的机器学习方法也被应用于水果图像分类任务中。例如，华南农业大学的研究者们提出了一种基于支持向量机（SVM）的水果图像分类方法，取得了比较好的分类效果。

3. 数据集的建立

在水果图像分类研究中，数据集的建立非常重要。目前，国内一些高校和科研机构都进行了相关的数据集建立工作。例如，清华大学开源了一个包含56种水果的数据集，其中每种水果有749张图片。

总体来说，国内的水果图像分类研究已经取得了一定的进展，但仍存在一些问题，比如分类精度不够高、数据集的规模和质量有待提高等。因此，未来的研究方向应该是进一步提高分类精度，扩大数据集规模，提高数据集质量等。