图像识别技术的国内外研究现状

图像识别技术是计算机视觉领域的一个重要分支，其研究旨在使计算机能够理解和识别图像中的对象、场景、动作等信息。下面是图像识别技术的国内外研究现状。

国外研究现状：
近年来，随着深度学习技术的发展，图像识别技术在国外取得了巨大的进展。其中，以卷积神经网络（CNN）为基础的模型，在图像识别领域表现出色。例如，2012年Google团队提出的AlexNet模型在ImageNet图像识别比赛中取得了显著的成绩，将图像分类错误率从之前的30%左右降低到了17%以下。此后，又有VGG、GoogLeNet、ResNet等一系列经典的CNN模型相继问世，不断提高了图像识别的准确率。

国内研究现状：
国内的图像识别技术也在近年来得到了迅速发展。例如，百度公司提出的DeepImage模型，在ImageNet比赛中取得了较好的成绩，同时还针对中文场景开展了研究，取得了不错的效果。此外，清华大学、中科院、华为等机构和企业也在图像识别领域进行了大量的研究和探索。值得一提的是，国内的研究者们还在图像识别领域开展了一些具有特色的研究，如结合知识库的图像识别、基于多模态数据的图像识别等等。

总体来讲，国内外的图像识别技术都在不断发展和进步，未来还有很大的研究空间和应用前景。