基于卷积神经网络的图像分类研究文献综述

图像分类作为计算机视觉领域的核心任务之一，在人脸识别、目标检测、医学影像分析等领域发挥着至关重要的作用。

近年来，深度学习技术的快速发展为图像分类带来了革命性的突破，其中卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取和表达能力，成为了图像分类领域的主流方法。

本文首先介绍图像分类和卷积神经网络的基本概念，然后回顾了卷积神经网络在图像分类领域的发展历程，详细阐述了从经典的LeNet-5到目前流行的ResNet、DenseNet等各种网络结构及其优缺点。

接着，本文重点探讨了图像分类模型的训练和优化策略，包括数据预处理、损失函数选择、优化算法以及过拟合问题等关键技术。

此外，本文还分析了不同卷积神经网络模型在benchmark数据集上的性能表现，并总结了各种模型的优缺点和适用场景。

最后，本文展望了基于卷积神经网络的图像分类技术未来发展趋势，并探讨了其面临的挑战和机遇。

关键词：图像分类；卷积神经网络；深度学习；计算机视觉；特征提取

图像分类是计算机视觉领域的一项基础性任务，其目标是将给定的图像划分到预定义的类别中。

近年来，随着深度学习技术的迅速发展，基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的图像分类方法取得了显著的成果，并广泛应用于人脸识别、目标检测、医学影像分析等领域[1-3]。

卷积神经网络是一种专门处理具有网格结构数据的深度学习模型，其核心思想是利用卷积操作提取图像的空间特征。